为了降低大规模问题中嵌入的维度，主成分分析（PCA）和自编码器等方法是有效的，因为它们在压缩数据的同时保留了关键模式。主成分分析（PCA）是一种线性技术，它识别数据中方差最大的方向（主成分）。通过将原始嵌入投影到这些主成分上，您可以在更少的维度中保留最重要的信息。例如，如果您拥有 Word2Vec 等模型生成的 300 维词嵌入，PCA 可以通过选择解释 95% 方差的顶级主成分，将其降至 50 维。由于降维后的嵌入仍能捕捉数据中的主要关系，这可以在精度损失极小的情况下简化计算（例如，相似性搜索）。使用 scikit-learn 等库实现 PCA 快速简便，使其成为切实的初步选择。
自编码器是旨在学习压缩数据表示的神经网络。它们由一个编码器（将输入嵌入压缩到较低维度的潜在空间中）和一个解码器（从潜在表示重建原始数据）组成。与 PCA 不同，自编码器可以建模非线性关系，这通常在降维时带来更好的精度。例如，在图像处理中，自编码器可以将 784 像素的 MNIST 图像降维到 32 维向量，同时保留数字形状等特征。训练自编码器需要调整架构（例如，层大小、激活函数）并平衡重建损失（输出与输入的匹配程度）与所需的压缩比。虽然计算强度高于 PCA，但自编码器具有灵活性，可以集成到更大的神经网络中，例如将编码器用作推荐系统中的预处理步骤。
在选择方法时，请考虑权衡。PCA 适用于线性数据且计算效率高，但可能会过度简化复杂的嵌入。自编码器可以处理非线性模式，但需要更多数据和调优。例如，在自然语言处理任务中，PCA 可能足以用于降低 TF-IDF 向量的维度，而自编码器则更适合压缩具有复杂上下文关系的 BERT 嵌入。混合方法，例如先应用 PCA 再应用自编码器，也可以平衡速度和精度。为了验证性能，请测量使用降维嵌入的下游任务精度（例如，分类 F1 分数），并与原始结果进行比较。这确保了该方法在使问题易于处理的同时保持了效用。