king" 和 "queen" 这两个单词在嵌⼊空间中的位置将会⾮常接近，因为它们的含义相似。 请问是依据什么内容或者含义转换的向量数据
在自然语言处理（NLP）和词嵌入（word embeddings）中，像“king”和“queen”这样具有相似含义的单词在嵌入空间中会被映射到彼此相近的位置。词嵌入的基本原理是将词语转换为一个多维空间中的向量，这些向量能够捕捉到词与词之间的语义关系。具体来说，“king”和“queen”会在嵌入空间中彼此接近，主要是由于它们具有相似的语义特征，比如都是关于“王室成员”的概念，但它们也有一些关键的差异，例如性别的不同。
这种关系的背后，通常是基于以下几个原理：
