是的，对于给定的嵌入（embedding），使用不适当的距离度量会显著降低结果质量。距离度量量化了向量空间中向量之间的关系，选择哪种度量取决于嵌入的设计方式。例如，方向重要的嵌入（如使用余弦相似度训练的词嵌入）将信息编码在向量之间的角度中，而不是其大小中。 在这种情况下使用欧几里得距离会错误地表示关系，因为它测量直线距离，会将方向和大小混淆。 这种不匹配可能导致不正确的相似度排名或聚类，从而破坏语义搜索或推荐系统等任务。
考虑像 Word2Vec 或 GloVe 这样的词嵌入，它们通常使用余弦相似度进行评估。 这些嵌入在训练期间会规范化向量，以强调方向对齐。 如果您计算欧几里得距离，则方向相同但大小不同的向量（例如，[1, 1] 和 [2, 2]）会显得更远，即使它们在语义上是相同的。 相比之下，余弦相似度会正确地将它们评为相同（相似度=1）。 同样，在推荐系统中，用户/项目嵌入通常依赖于方向来表示偏好。 在此处使用欧几里得可能会根据活动水平（大小）而不是共同兴趣（方向）将用户分组，从而导致不相关的推荐。 这些示例突出了度量必须与嵌入的预期解释相一致。
为避免出现不良结果，请始终根据嵌入的属性验证距离度量。 如果嵌入的大小有噪声或无关紧要（例如，在 NLP 任务中），则余弦相似度更安全。 如果大小很重要（例如，在异常检测中，离群值具有较大的范数），则欧几里得可能有效。 有些嵌入，例如来自对比学习的嵌入，是专门为特定度量设计的，请检查训练目标。 诸如 scikit-learn 之类的工具可让您试验度量（例如，聚类中的 metric="cosine"）。 如果有疑问，请使用小规模验证测试多个指标：比较它们在任务子集上的性能（例如，检索准确率）以确定最佳拟合。