要在产品嵌入中包含评论、规格或标签，您需要处理并将这些数据类型组合成一个代表产品的单一数值向量。首先，使用适当的技术将每种数据类型转换为其自身的嵌入，然后将它们合并为统一的表示。例如，评论等基于文本的数据可以使用语言模型进行编码，规格可以构建成数值或分类特征，而标签可以视为稀疏向量或嵌入。关键在于确保所有输入都转换为兼容的格式，并以保留其语义意义的方式进行组合。
首先，分别处理每种数据类型。对于评论，使用 BERT 或句子 Transformer 等文本嵌入模型将原始文本转换为固定长度向量。这些模型捕获语义意义和上下文，有助于有效表示评论。规格，如产品尺寸或技术细节，可以作为结构化数据处理。对数值进行归一化（例如，将屏幕尺寸缩放到 0 到 1 之间），并对分类值进行编码（例如，将“材质：塑料”编码为独热向量）。标签通常是“防水”或“无线”等关键词，可以使用 TF-IDF、word2vec 甚至简单的二进制编码（标签是否存在）等技术进行嵌入。每种方法都有权衡：二进制编码轻量但会丢失语义关系，而 word2vec 则能捕获标签相似性。
接下来，组合这些嵌入。常见的方法是拼接：将评论嵌入向量、规格向量和标签向量堆叠成一个单一的长向量。例如，如果评论产生一个 768 维向量（来自 BERT），规格添加 10 个归一化特征，标签贡献 50 个二进制标志，则最终嵌入将是 828 维。或者，使用加权平均或注意力机制来优先处理某些特征——例如，如果用户情感对您的用例至关重要，则给评论更高的权重。确保所有组件都进行了适当缩放，以防止某种数据类型主导嵌入。例如，在合并之前对每个特征子集应用 L2 归一化。
最后，验证并完善嵌入。在下游任务（如搜索、推荐或分类）中测试组合向量的性能。如果产品搜索系统使用此嵌入，则评估查询结果是否符合用户预期。根据结果调整处理步骤：例如，如果标签没有提高准确性，尝试使用不同的编码方法或将其排除。PCA 或 t-SNE 等工具可以帮助可视化嵌入空间，检查逻辑聚类（例如，将类似产品分组在一起）。同时考虑计算效率——大型嵌入可能需要降维技术（例如，自编码器）来支持实时应用。通过迭代地完善每种数据类型的处理和合并方式，您可以创建一个有效利用评论、规格和标签的产品嵌入。