嵌入（Embeddings）和独热编码（One-hot encoding）都是用于表示分类或文本数据以便进行机器学习的技术，但它们的工作原理根本不同。独热编码将分类数据转换为稀疏的二进制向量，其中每个唯一的类别被分配到向量中的一个唯一位置。例如，如果你有“红色”、“绿色”和“蓝色”这三个类别，独热编码会分别将它们表示为 [1,0,0]、[0,1,0] 和 [0,0,1]。这种方法简单，对于小规模类别集合效果良好。然而，对于大型词汇表而言，它变得效率低下，因为维度随类别的数量增加而增长，导致稀疏的高维向量，消耗内存和计算资源。此外，独热向量将类别视为完全独立，忽略了它们之间的任何关系。
另一方面，嵌入将分类或文本数据映射到密集、低维的向量空间中，捕捉语义或上下文关系。嵌入不是使用二进制向量，而是为每个类别分配一个固定长度的实数向量。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，“国王”和“女王”这样的词语在嵌入空间中的向量表示可能比与“苹果”等不相关的词语在几何上更接近。这些向量可以通过训练（例如，通过神经网络）学习得到，或者使用 Word2Vec 或 GloVe 等算法进行预训练。嵌入降低了维度——一个 300 维的向量可以表示成千上万个词语——并通过编码类别之间的相似性，使模型能够更好地泛化。这使得它们特别适用于文本分类或推荐系统等注重关系的场景。
关键区别在于维度、稀疏性和语义感知能力。独热编码是静态、确定性和高维的，不适用于大型数据集或需要细微关系的场景。嵌入是学习得到、密集和紧凑的，能够编码有意义的模式。例如，在电影推荐系统中，独热编码可以将类型表示为孤立的类别，而嵌入可以捕捉到“科幻”和“奇幻”比“科幻”和“纪录片”更相关。开发者应在类别较少的简单小型数据集上使用独热编码，而在处理大型词汇表、语义关系或资源受限的情况下使用嵌入。TensorFlow 或 PyTorch 等现代框架提供了内置工具（例如，tf.keras.layers.Embedding）来简化嵌入的实现，减少手动特征工程的需求。