上下文词向量（Contextual Word Embeddings）是指在自然语言处理中，词向量的表示不再固定不变，而是根据词在句子或文本中的具体上下文动态生成的一种技术。与传统静态词嵌入不同，上下文词向量能捕捉词的多义性和语境依赖，例如同一个词在不同句子中可能具有截然不同的语义含义，从而显著提升语言模型的准确性和泛化能力。
在AI产品开发的实际落地中，上下文词向量已成为构建智能系统的核心基石。产品经理可借助预训练模型如BERT或GPT，在聊天机器人、搜索引擎优化和情感分析等场景中实现更精准的语义理解和响应生成，这不仅提升了用户体验，还推动了AI产品的商业化创新和高效部署。
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