嵌入通过将复杂、稀疏的数据映射到低维表示来处理高维空间，同时保留有意义的关系。 像文本或图像这样的高维数据通常包含冗余或嘈杂的特征，这使得分析在计算上昂贵且不太直观。 嵌入通过识别和保留最重要的模式来降低维度，从而使算法能够更有效地工作，而不会丢失关键信息。 例如，在 100,000 个单词的词汇表中，一个单词可以表示为一个 300 维的向量，而不是一个 one-hot 编码的 100,000 维的数组，这使得计算相似性或执行聚类变得更容易。
一种常见的方法涉及矩阵分解（例如，PCA）或神经网络（例如，Word2Vec、BERT）等技术。 这些方法通过优化原始数据中的关系来学习嵌入。 例如，Word2Vec 训练单词共现模式，确保出现在相似上下文中的单词在嵌入空间中最终会更接近。 同样，在图像处理中，卷积神经网络通过将像素数据压缩成捕获边缘、纹理或更高级别特征的向量来生成嵌入。 关键是低维空间优先考虑语义相关的特征。 例如，在推荐系统中，用户和项目嵌入可能编码偏好或属性，即使原始数据包含数千个特征，也能实现高效的相似性计算。
但是，在高维空间中使用嵌入需要平衡降维和信息丢失。 如果嵌入维度太低，则可能会丢失关键模式。 相反，过大的嵌入可能会保留噪声。 实际实现通常涉及实验：像 t-SNE 或 UMAP 这样的工具可以帮助可视化嵌入以评估聚类质量。 开发人员还使用评估指标（如余弦相似度或下游任务性能（例如，分类准确度））来验证嵌入。 例如，在自然语言处理中，通过测量嵌入捕获类比的能力来测试嵌入（例如，“国王 - 男人 + 女人 = 女王”）。 通过专注于保留关系结构，嵌入简化了高维数据，同时实现了高效的计算和有意义的分析。