Global category embedding指的是将全局类别信息嵌入到模型中的过程。在机器学习和深度学习中，当处理具有多个类别的数据集时，可以使用全局类别嵌入来将类别信息编码到模型中，以帮助模型更好地理解和利用类别之间的关系。这可以帮助提高模型在分类、推荐和其他任务中的性能。通过将全局类别信息嵌入到模型中，可以使模型更好地理解和利用类别之间的相似性和差异性，从而提高模型的泛化能力和性能。