嵌入通过将文本转换为捕获语义含义的数值向量来支持文本相似性任务。 这些向量在高维空间中表示单词、短语或文档，其中相似的文本位置更接近。 与关键字匹配等传统方法不同，嵌入考虑了上下文和含义。 例如，单词“car”和“vehicle”可能具有相似的向量，即使它们不共享字母。 这使得系统能够识别术语之间从表面特征上不明显的关联。 通过将文本转换为这种结构化的数值形式，嵌入能够进行数学比较（如余弦相似度），以量化两个文本在语义上的相似程度。
该过程首先使用预训练模型（例如，Word2Vec、BERT 或 FastText）来生成嵌入。 这些模型在大型文本语料库上进行训练，以学习单词之间基于其共现或上下文模式的关联。 例如，BERT 创建上下文嵌入，其中同一个词（如“bank”）根据它出现在“river bank”还是“bank account”中而具有不同的向量。 一旦文本被转换为向量，相似性就使用距离度量来衡量。 例如，余弦相似度计算两个向量之间的角度：较小的角度（接近 1）表示较高的相似度。 开发人员可以在 NumPy 或 scikit-learn 等代码库中实现这些度量，以有效地比较嵌入，即使在大型数据集中也是如此。
实际应用包括搜索引擎、推荐系统和聊天机器人。 在搜索引擎中，嵌入允许像“affordable electric cars”这样的查询匹配提到“cheap EVs”的文档，而无需依赖精确的关键字重叠。 推荐系统可以使用嵌入来对相似的产品描述或用户评论进行分组。 例如，如果用户正在阅读有关“machine learning tutorials”的文章，如果它们的嵌入很接近，则可能会收到标记为“AI education”的文章的推荐。 嵌入还有助于通过识别具有几乎相同向量的文本来检测释义或重复内容。 通过利用这些技术，开发人员可以构建理解语义关系的系统，从而提高基于规则或关键字驱动的方法的准确性。