向量模型是自然語言處理（NLP）中的一個重要步驟，它涉及將單詞、短語或句子轉化為連續向量表示。這些向量能夠捕捉詞彙之間的語義相似性和關係，使得計算機能夠更好地理解和處理文本信息。向量模型的主要目的和優勢包括：
語義表示：通過向量模型訓練，文本數據被轉化為計算機可以理解和處理的形式，提供對文本數據更全面、更有意義的表示。
語義匹配：向量模型訓練可以用於文本的語義匹配任務，如問答系統和搜尋引擎，通過計算向量之間的相似度或距離來判斷文本之間的語義相似性。
降維與可視化：將高維文本數據映射到低維空間，便於可視化和理解，這在處理大規模文本數據時非常有用。
遷移學習：預訓練的向量模型可以套用於其他相關任務，提升模型性能並減少訓練時間。
此外，向量是一個數學模型，可以表示為一個矢量箭頭或點，在矩陣和線性空間中，向量的概念更為抽象。在任何領域中，一個對象或概念都可以被表示為一個向量，例如線上性方程組中，每一個解就是一個向量，多項式函式本身就是一個向量，甚至在信號與系統中，線性時不變系統也是一個線性空間中的向量。