嵌入中的噪声会降低相似度计算的准确性，因为它引入了随机或不相关的变动，扭曲了向量之间的几何关系。嵌入将数据（如单词或图像）映射到高维空间，其中相似度使用余弦相似度或欧几里得距离等指标来衡量。当存在噪声时（由于低质量数据、测量误差或次优模型训练），它会改变向量在该空间中的位置。例如，如果噪声添加了不相关的特征（例如，将“happy”与拼写错误“happly”混淆），则两个语义相似的词（如“happy”和“joyful”）的嵌入可能会被推得更远。这会导致相似度得分被低估，从而在搜索或聚类等任务中导致假阴性。
噪声的影响在高维空间中会被放大，这在嵌入中很常见。跨多个维度的小的随机扰动可能会复合，从而导致距离指标中大于预期的变化。例如，在 300 维的词嵌入中，即使 10% 的维度中存在轻微噪声，也可能使两个相关术语显得不太相似。与对大小敏感的欧几里得距离相比，专注于向量方向的余弦相似度对噪声的鲁棒性稍强。但是，当噪声破坏整体结构时，这两种指标都会受到影响。噪声还会创建“假邻居”，其中不相关的项目由于随机对齐而显得很接近。想象一个搜索系统，其中对“python”（蛇）的查询检索到编程语言文章，因为噪声嵌入意外地对齐了它们的向量。
为了减轻噪声，开发人员应优先考虑数据清理（例如，删除拼写错误）、使用健壮的模型架构（如用于文本的 BERT）并应用后处理技术。将嵌入归一化为单位长度可以减少基于大小的噪声的影响。降维（例如，PCA）或平滑方法（例如，平均多个嵌入）也有帮助。例如，在推荐系统中，随时间平均用户交互嵌入可以过滤掉瞬时噪声。通过完整性检查（如验证已知相似的项目是否具有高相似度得分）来监控嵌入质量至关重要。通过主动解决噪声，开发人员可以确保嵌入可靠地捕获有意义的模式，从而改善下游任务，如检索或分类。