内储料（Embedding）是一种在自然语言处理（NLP）领域中常用的技术，用于将文本数据转换为机器能够理解和处理的数字向量表示。它的目标是将不规则的文本数据转换为稠密的、低维的实数向量，以便机器学习算法能够更好地处理和分析。

内储料的生成过程通常基于大规模语料库和深度学习模型。首先，通过对大量文本数据进行训练，模型能够学习到词汇的分布式表示。这种表示可以捕捉到词汇之间的语义和语法关系，使得相似的词汇在向量空间中的距离较近。

在生成内储料时，常用的模型包括Word2Vec、GloVe和BERT等。Word2Vec模型基于神经网络，通过训练预测词汇的上下文来学习词向量。GloVe模型则基于全局词汇共现矩阵，通过优化损失函数来得到词向量。而BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型则是当前最先进的内储料模型，它采用了Transformer网络结构，能够通过预训练和微调的方式学习到上下文相关的词向量。

生成了内储料后，我们可以将其应用于各种NLP任务中，如文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统等。通过将文本数据转换为内储料，我们可以在向量空间中计算词汇之间的相似度、进行聚类分析，以及在机器学习模型中作为输入特征进行训练。

总结来说，内储料是一种将文本数据转换为机器可理解和处理的实数向量表示的技术。它通过深度学习模型学习到词汇的分布式表示，使得相似的词汇在向量空间中距离较近。内储料在自然语言处理任务中具有广泛的应用，并在很多领域取得了显著的成果。