嵌入通过专注于语义模式，同时弱化不相关的变化来处理噪声数据。噪声数据——例如拼写错误、不一致的格式或不相关的词语——会扰乱依赖于精确匹配或表面级别特征的传统算法。然而，嵌入将数据映射到密集的向量空间，其中相似的含义聚集在一起，从而使其能够推广到轻微的噪声。例如，单词“happpy”（带有拼写错误）可能仍然会映射到词嵌入空间中“happy”附近，因为模型可以识别上下文相似性。这种鲁棒性源于嵌入的训练方式：它们从大量数据集中学习，这些数据集自然存在噪声，迫使模型优先考虑有意义的模式而不是表面错误。
训练过程本身在噪声弹性方面起着关键作用。像 Word2Vec、GloVe 或 BERT 这样的模型暴露于包含拼写错误、俚语和语法错误的巨量真实世界文本中。通过从这些示例中学习，嵌入开发了对噪声的容忍度。例如，在句子嵌入中，像“I luv coding”（带有非正式拼写）这样的短语可能仍然与“I love programming”紧密对齐，因为模型专注于整体意图而不是单个不准确之处。此外，嵌入模型中的降维有助于过滤掉噪声：较低维度的向量丢弃较少的相关细节，而较高维度可以捕获更微妙的区分，而不会过度拟合到异常值。这种平衡使嵌入能够在保留有用结构的同时消除噪声。
开发人员可以通过预处理数据和选择适当的模型来进一步提高噪声处理能力。例如，将嵌入与拼写检查或停用词删除等技术相结合，可以减少向量化之前的噪声。子词标记化（用于像 FastText 或 BERT 这样的模型中）将未知或拼写错误的单词分解为更小的单元（例如，“unpredictable”变为“un”、“predict”、“able”），从而使嵌入能够适应罕见或畸形的术语。在图像数据中，卷积神经网络 (CNN) 生成嵌入，这些嵌入通过专注于边缘和纹理来忽略细微的像素变化（如压缩伪像）。实际的实现可能涉及在特定领域的噪声数据上微调预训练模型，以适应其噪声容限。例如，在包含拼写错误的聊天记录上训练客户支持聊天机器人的嵌入，可确保其有效地处理真实用户的查询。