嵌入通过根据训练所用的上下文和数据调整其向量表示来处理特定领域的词汇。当使用通用数据集（例如维基百科或 Common Crawl）创建嵌入时，它们可能难以处理超出该范围的专业术语。例如，像“tachycardia”（心动过速）这样的医学术语可能在通用语言模型中无法得到很好的表示。为了解决这个问题，可以在特定领域的数据上重新训练或微调嵌入，使其能够捕捉该领域内专业术语的独特关系和含义。
一种方法是使用特定领域的语料库对预训练的嵌入进行微调。例如，像 BERT 这样的模型可以在医学期刊上进一步训练，以更好地理解像“myocardial infarction”（心肌梗死）或“hematopoiesis”（造血）这样的术语。这个过程会更新模型的参数，以反映这些术语在上下文中的使用方式，从而改进它们的向量表示。同样，在软件开发等技术领域，对代码仓库或 API 文档进行嵌入训练有助于像“dependency injection”（依赖注入）或“idempotent”（幂等）这样的术语获得有意义的表示。微调确保特定领域的术语被映射到与其在目标上下文中的用法相符的向量，而不是依赖于通用关联。
另一种策略是使用特定领域的数据从头开始构建自定义嵌入。例如，法律科技应用可能仅在法庭案例和法律教科书上训练嵌入，以捕捉像“habeas corpus”（人身保护令）或“tortfeasor”（侵权人）这样的术语的精确含义。此处可以使用 Word2Vec 或 FastText 等工具，因为它们允许开发者控制训练数据和参数。此外，子词分词方法（例如 Byte-Pair Encoding）通过将稀有或复合词拆分成更小的单元来帮助处理它们。例如，“neurodegenerative”（神经退行性）可以被拆分成“neuro”、“degen”和“erative”，使模型能够即使对于未见过的术语也能推断其含义。通过优先使用领域数据和定制化的分词方法，嵌入可以有效地表示专业词汇。