是的，你是对的！如您所知，机器学习模型很难直接使用自然语言，因此它有助于将单词转换为一些有意义的数字表示。这个过程称为词嵌入，找到词嵌入是 kerasEmbedding层的任务。

理想情况下，词嵌入在语义上是有意义的，因此词之间的关系保留在嵌入空间中。Word2Vec 是一种特殊的词嵌入算法“品牌”，它试图嵌入词，使得经常在相似上下文中找到的词在嵌入空间中彼此靠近。本文介绍了技术细节。

通用 kerasEmbedding层也创建词嵌入，但机制与 Word2Vec 有点不同。像任何其他层一样，它由一组权重参数化。权重是随机初始化的，然后在训练期间使用反向传播算法进行更新。因此，生成的词嵌入由您的损失函数指导。

总而言之，Word2Vec 和 keras 都Embedding将单词（或单词索引）转换为有希望的有意义的数字表示。Word2Vec 是一种无监督方法，旨在将具有相似上下文的单词放在嵌入空间中。KerasEmbedding是一种监督方法，可以在训练模型时找到自定义嵌入。