NLP 中的俄罗斯套娃嵌入是一种受到俄罗斯套娃结构启发的技巧，其中多个向量表示层相互嵌套。与生成单个固定大小向量的标准嵌入不同，俄罗斯套娃嵌入生成不同粒度的向量层次结构。最外层捕捉广泛的语义含义，而内层逐渐关注更精细的细节。这种方法允许模型自适应地选择特定任务所需的适当细节级别，从而平衡准确性和计算效率[7]。
从技术角度来看，俄罗斯套娃嵌入通常通过训练模型，利用受约束的神经网络架构来生成嵌套向量而创建。例如，一个 512 维的嵌入可能包含嵌入在其中的 256 维和 128 维的表示。在训练期间，损失函数的设计旨在确保每个嵌套层都能独立地维护有用的信息。然后，开发人员可以从完整的嵌入中提取较小的子向量，而无需重新训练单独的模型 – 一个 128D 向量用于快速相似性匹配，而完整的 512D 版本用于复杂的语义分析任务[7]。
这种方法的主要优点在于它的实际效率。文本分类系统可以使用 64D 层来对文档进行初始过滤，然后仅对模糊的情况切换到更高维度的层。最近的实现，如 Matryoshka Representation Learning (MRL)，已在生产系统中展示了这项技术，表明在检索任务中速度提高了 2-4 倍，而没有牺牲准确性。这使得该方法对于需要实时处理大型文本语料库的应用程序（如搜索引擎或聊天机器人响应系统）特别有价值[7]。
[7] 嵌入在 NLP 中能实现什么？