直接回答 嵌入（Embeddings），作为数据的数值表示（如词语、图像或用户行为的数值表示），无法以人类可理解的方式完全解释。虽然嵌入捕捉了数据中的模式和关系，但其高维特性和抽象的数学结构使得将单个维度映射到特定的现实世界概念变得困难。例如，一个词嵌入可能将“king”编码为一个向量，其中没有哪个维度直接对应于“皇室”或“性别”——相反，这些特征是从维度的组合中产生的。向量分量与人类可理解特征之间缺乏直接对应关系限制了可解释性。
示例与技术挑战 以 word2vec 这样一个简单的嵌入模型为例。尽管它将语义相似的词语（例如，“dog”和“cat”）聚集在一起，但模型的内部维度并未明确表示诸如“动物”或“大小”这样的类别。更复杂的嵌入，例如基于 Transformer 的模型（如 BERT）产生的嵌入，使这个问题更加复杂：它们的上下文特性意味着同一个词根据使用情况可能具有不同的嵌入，这进一步模糊了可解释性。降维技术（如 PCA 或 t-SNE）可以将嵌入可视化到 2D/3D 空间，但这些投影会丢失细粒度信息，并且仍无法解释每个原始维度“意味着”什么。即使是探测任务，即分类器根据嵌入预测特征，也只能揭示相关性，而非因果或组合逻辑。
对开发者的实际意义 开发者可以通过将嵌入与辅助方法相结合来提高部分可解释性。例如，Transformer 中的注意力机制可以突出显示哪些输入 token 影响了嵌入，从而提供关于其上下文的线索。另外，LIME 或 SHAP 等工具可以为特定预测提供局部近似解释，尽管它们本身并不解码嵌入。在需要严格透明度的应用中（例如医疗或金融），尽管性能较低，但具有可解释特征的更简单模型（如 TF-IDF 向量）可能更受欢迎。然而，对于大多数用例而言，嵌入仍然是一个权衡：它们以牺牲完全可解释性为代价，实现了强大的机器学习能力。在决定是否部署嵌入时，权衡用例需求——准确性与可解释性——是关键。