上下文嵌入（Contextual Embedding）是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它通过考虑词语在特定上下文中的用法来生成词的向量表示。与传统的静态词嵌入（如Word2Vec和GloVe）相比，上下文嵌入能够捕捉词义的多义性和上下文依赖性，在各种NLP任务中取得了显著的性能提升。