密集嵌入和稀疏嵌入是将数据表示为数值向量的两种方法，常用于机器学习和自然语言处理。密集嵌入是紧凑的连续向量，其中大多数维度包含非零值。这些通常由 Word2Vec、BERT 或 GPT 等神经网络生成，它们将词、短语或文档映射到较低维空间（例如 300 维），使得相似的项目彼此靠近。例如，在密集嵌入模型中，“dog”和“puppy”等词可以表示为数学上彼此接近的向量，反映它们的语义相似性。密集嵌入擅长捕捉细微的关系和上下文含义，非常适合语义搜索或推荐系统等任务。
相比之下，稀疏嵌入是高维向量，其中大多数值为零。这些通常依赖于 TF-IDF、独热编码 (one-hot encoding) 或词袋模型 (bag-of-words models) 等技术，其中每个维度对应于数据集中的特定术语或特征。例如，在文本语料库的独热编码稀疏向量中，如果文档中存在“apple”一词，它可能占据一个独特维度，其值为 1，否则为 0。稀疏嵌入具有高度可解释性，因为每个维度都明确映射到已知特征（例如，词或 N-gram）。它们常用于信息检索任务，例如基于关键词的搜索引擎，在这些任务中，精确的术语匹配比语义关系更重要。
它们的主要区别在于结构和用例。密集嵌入优先考虑效率和语义泛化，而稀疏嵌入侧重于显式的特征表示。密集向量由于维度较低，需要较少的存储和计算资源，但它们失去了直接的可解释性。稀疏向量虽然占用内存较多，但允许开发人员将模型决策追溯到特定术语或特征。例如，搜索引擎可以使用稀疏嵌入来匹配查询中的精确产品名称，而聊天机器人可以使用密集嵌入来理解用户请求的改述。两者的选择取决于任务：密集嵌入适用于需要上下文理解的场景，而稀疏嵌入更适合以关键词为中心的应用。