向量嵌入模型是将数据（如文本、图像或图表）转换为数值表示（向量）以捕获语义含义的算法。 三种广泛使用的类别包括词嵌入、句子/文档嵌入和基于 Transformer 的模型。 每种类型都有不同的用途，平衡了简单性、上下文感知能力和计算效率。
传统词嵌入 Word2Vec 和 GloVe 等模型是词级别嵌入的基础。 Word2Vec 由 Google 于 2013 年推出，它使用浅层神经网络通过预测相邻词（Skip-gram）或从上下文中预测词（CBOW）来学习嵌入。 例如，预训练的 Google 新闻数据集嵌入将“king”和“queen”之类的词映射到反映其语义关系的向量。 GloVe 由斯坦福大学开发，它将全局词共现统计信息与矩阵分解相结合。 它对于解决词语类比等任务非常有效（例如，“男人之于女人，犹如国王之于王后”）。 这两种模型都很轻量级，适用于计算资源有限的应用程序，例如简单的推荐系统或关键词分析。
上下文感知的 Transformer 模型 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）由 Google 于 2018 年推出，通过双向处理文本来生成上下文敏感的嵌入。 与为每个词分配固定向量的 Word2Vec 不同，BERT 根据周围的词语调整嵌入。 例如，“river bank”与“bank account”中的“bank”一词会得到不同的向量。 BERT 的预训练权重经过微调，可用于情感分析或问题解答等任务。 但是，其计算成本较高，如果没有优化，则不太适合实时应用。 RoBERTa 和 DistilBERT 等衍生产品在保留上下文理解的同时，提供了更高的性能或更小的尺寸。
句子和文档嵌入 对于较长的文本序列，SBERT（Sentence-BERT）和 USE（通用句子编码器）等模型会生成捕获句子级别语义的嵌入。 SBERT 修改了 BERT，使用平均池化或 Siamese 网络等技术生成句子大小固定的向量。 这使得语义搜索等任务成为可能，其中查询语句（例如，“查找有关气候变化的文章”）与数据库进行匹配。 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 提供了一个简单的 API，用于生成针对检索或聚类优化的嵌入。 FastText 由 Facebook 开发，将词嵌入扩展到子词单元（字符 n-gram），从而提高了对罕见或拼写错误单词的处理能力，例如将“unforgettable”拆分为“un-”、“forget”和“-table”。
选择模型时，请考虑输入类型（词与句子）、对上下文敏感性的需求以及计算约束等因素。 预训练模型（例如，来自 Hugging Face 的 Model Hub）提供快速集成，而对于特定领域的任务，可能需要进行微调。 Gensim（用于 Word2Vec）、Transformers（用于 BERT）以及 TensorFlow/PyTorch 实现等库提供了用于实验的灵活工具。