嵌入模型通过将单词、短语或整个句子映射到高维空间中的数值表示，从而将文本转换为向量。此过程从分词开始，将文本拆分为更小的单元，如单词或子词。然后，为每个 token 分配一个初始向量，通常通过查找表（如神经网络中的矩阵），其中每个 token 对应于唯一的数字行。这些初始向量通常是随机的，但在训练过程中会进行细化。该模型学习根据 token 出现的上下文调整这些数字，确保相似的单词或短语最终在向量空间中更接近。例如，“dog”这个词可能以随机值开始，但随着模型处理其用法的示例，会逐渐靠近“puppy”。
有效嵌入的关键在于捕捉语义和句法关系。像 Word2Vec、GloVe 或 BERT 这样的模型通过不同的策略来实现这一点。例如，Word2Vec 通过预测周围的单词（skip-gram）或使用上下文来预测目标单词（CBOW）进行训练，迫使模型学习有意义的关联。基于 Transformer 的模型（如 BERT）通过使用注意力机制来动态权衡周围单词的重要性，从而更进一步。例如，在句子“The bank charged a fee for the loan”中，BERT 的注意力头可能会将“bank”更强烈地与“fee”和“loan”联系起来，而不是与不相关的单词联系起来。这种上下文感知能力使得嵌入能够根据其用法准确地表示多义词（如“bank”作为金融机构与河岸）。最终向量通常是这些上下文相关的 token 表示的加权平均值，或者是总结整个输入的特殊 [CLS] token 嵌入。
开发人员可以利用 Hugging Face 的 Transformers 或 Sentence-Transformers 等库来生成嵌入。例如，使用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2，输入文本“machine learning”可能会输出一个 384 维向量，如 [0.23, -0.45, …, 0.72]。这些向量支持实际应用：搜索引擎通过余弦相似度比较查询和文档嵌入来对结果进行排序，而聚类算法通过嵌入相似性对支持票证进行分组。一个关键细节是维度——更高的维度（例如，BERT 中的 768）捕获更多的细微差别，但会增加计算成本。预训练模型在特定领域的数据（例如，医学文本）上进行微调，以提高相关性。通过将文本转换为向量，嵌入模型将非结构化语言转换为机器学习算法可以有效处理的形式，从而弥合了自然语言和数值计算之间的差距。