混合嵌入结合了多种嵌入技术，以捕获数据表示的不同方面，从而提高机器学习任务的性能。 嵌入将原始数据（如文本、图像或图形）转换为机器可以处理的数值向量。 混合方法合并来自不同方法的嵌入——例如，将静态词嵌入（如 Word2Vec）与上下文嵌入（如 BERT）相结合——以利用它们的互补优势。 这种策略解决了单一嵌入方法的局限性，例如处理多义性（具有多种含义的词）或平衡语义和句法信息。
例如，在自然语言处理 (NLP) 中，混合模型可能使用 Word2Vec 来捕获一般词义，并使用 BERT 来结合上下文细微差别。 假设您正在构建情感分析系统。 Word2Vec 可以表示基线词义（例如，“bank”作为金融机构），而 BERT 会根据上下文调整嵌入（例如，“river bank”与“investment bank”）。 同样，在像图像-文本检索这样的多模态任务中，混合嵌入可能会结合 ResNet（用于图像特征）和 Sentence-BERT（用于文本），从而使模型能够更有效地对齐视觉和文本数据。 这种融合通常通过连接、加权平均或学习整合嵌入的神经层来实现。
开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现混合嵌入。 一个常见的工作流程包括分别生成嵌入（例如，使用预训练的模型），并在将其馈送到下游任务之前合并它们。 挑战包括管理维度（高维向量会减慢训练速度）和确保嵌入空间之间的兼容性。 例如，在推荐系统中组合词和图嵌入时，归一化或投影层可能会对齐它们的尺度。 Hugging Face Transformers（用于上下文嵌入）和 Gensim（用于静态嵌入）等工具简化了实验。 通过测试组合，开发人员可以根据特定用例定制混合嵌入，从而平衡准确性和计算效率。