嵌入向量是通过将离散数据（如单词、图像或类别）转换为连续的数值向量来创建的。这个过程通常涉及训练一个机器学习模型，将输入数据映射到一个高维空间，其中相似的项目位置更接近。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，具有相关含义的单词（如“猫”和“狗”）由嵌入空间中几何上彼此接近的向量表示。核心思想是通过这些数值表示捕捉语义或上下文关系，使算法能够更有效地处理复杂数据。
创建过程通常从神经网络中的嵌入层开始。在训练过程中，模型调整向量值以最小化预测误差。例如，在像 Word2Vec 这样的词嵌入模型中，网络通过预测句子中相邻的词来学习。每个词最初被分配一个随机向量，并且通过重复暴露于训练数据（例如，文本语料库），向量被更新以反映词在上下文中如何出现。skip-gram 或 continuous bag-of-words (CBOW) 等技术定义了模型如何学习这些关系。类似地，在像 BERT 这样的基于 transformer 的模型中，嵌入向量使用注意力机制进行优化，该机制权衡句子中不同单词的重要性，从而允许感知上下文的表示。
实际考虑因素包括选择嵌入维度（例如，Word2Vec 的 300 维）以及训练数据的质量和大小。例如，在特定领域的文本（如医学期刊）上训练嵌入向量将产生针对该领域量身定制的向量。TensorFlow 或 PyTorch 等库提供了创建自定义嵌入向量的工具，而预训练模型（例如，GPT、GloVe）提供了随时可用的解决方案。开发人员可以针对特定任务微调这些嵌入向量，例如对产品评论进行分类或对相似文档进行聚类。关键是在计算资源与所需的详细程度之间取得平衡 - 较高维度可以捕获更多细微差别，但需要更多数据和处理能力。