超参数通过控制模型如何在较低维度空间中表示数据，从而显著影响嵌入的质量。这些设置决定了欠拟合和过拟合之间的平衡、训练的计算效率以及嵌入捕获有意义模式的能力。与模型参数（在训练期间学习）不同，超参数是预先设置的，需要根据数据和任务进行仔细调整。例如，嵌入维度、学习率和训练轮数直接影响模型是捕获细微的关系还是过度专注于数据中的噪声。糟糕的超参数选择可能导致嵌入过于稀疏、缺乏泛化能力或未能分离相关特征。
关键超参数包括嵌入维度、学习率和训练时长。较小的维度（例如 50）可能会过于激进地压缩数据，从而丢失细微的语义区别，而较大的维度（例如 300）则存在过拟合或增加计算成本的风险。学习率决定了模型在训练期间更新嵌入的速度。过高的速率（例如 0.1）可能会导致不稳定的训练，而过低的速率（例如 0.0001）可能会停滞不前。训练轮数也很重要：太少（例如 10）可能会使嵌入发展不足，而太多（例如 1,000）可能会过度拟合训练数据。例如，在 word2vec 中，使用 100-300 维和 5-15 轮训练通常可以在通用词嵌入方面取得平衡。
其他超参数，如上下文窗口大小（对于序列模型）和负采样计数，也会影响嵌入质量。在像 GloVe 或 word2vec 这样的模型中，小的上下文窗口（例如 2-5 个单词）侧重于局部句法模式（例如动词-名词关系），而较大的窗口（例如 10-20 个单词）捕获更广泛的语义主题（例如主题关联）。 负采样用于近似 softmax 损失，它会影响模型区分相关对和不相关对的能力。 每个正例使用 5-20 个负样本很常见 - 太少（例如 2 个）可能无法提供足够的对比，而太多（例如 100 个）可能会稀释信号。 例如，在推荐系统中，调整这些参数可以确定用户-项目嵌入是否反映实际偏好或随机噪声。 调整这些参数需要迭代实验，通常以余弦相似度或下游任务性能等验证指标为指导。