创建嵌入通常涉及使用机器学习框架和库，这些框架和库旨在将数据转换为密集的向量表示。三个常见的类别包括像 TensorFlow 和 PyTorch 这样的深度学习框架、像 Hugging Face Transformers 这样的基于 Transformer 的库，以及像 Gensim 或 FastText 这样的专用工具。这些工具提供了用于训练或使用嵌入模型的预构建组件，使开发人员能够高效地处理文本、图像或其他数据类型。
TensorFlow 和 PyTorch 是构建自定义嵌入模型的基础框架。例如，TensorFlow 的 Keras API 包含一个 Embedding 层，该层将离散输入（如单词）映射到向量，这些向量可以作为神经网络的一部分进行训练。 PyTorch 通过 torch.nn.Embedding 提供类似的功能，允许直接集成到自定义模型中。例如，训练文本分类模型的开发人员可能会使用这些层将标记化的单词转换为向量，然后由下游层处理。这两个框架还支持加载预训练的嵌入（如 GloVe）并对其进行微调。它们的灵活性使它们适合需要自定义架构的任务，例如在多模态系统中组合文本和图像嵌入。
Hugging Face Transformers 和 Sentence Transformers 简化了使用像 BERT 或 RoBERTa 这样最先进的 Transformer 模型的过程。 Transformers 库提供了 API，可以使用最少的代码从预训练的模型生成嵌入。例如，使用 AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") 初始化 BERT 模型，并通过它传递文本会产生上下文嵌入。 Sentence Transformers 通过提供针对语义任务（如句子相似性）优化的预训练模型，在此基础上构建。开发人员可以使用 SentenceTransformer("all-mpnet-base-v2") 将句子编码为捕获含义的向量。这些库抽象了像分词和模型配置这样的复杂性，使它们成为原型设计或生产用例的理想选择，而无需从头开始训练模型。
Gensim 和 FastText 专注于特定嵌入技术的效率。 Gensim 的 Word2Vec 和 Doc2Vec 实现广泛用于训练大型文本语料库上的嵌入。例如，使用 gensim.models.Word2Vec(sentences) 在 Wikipedia 文章上训练 Word2Vec 模型会生成反映语义关系的词向量。 FastText 由 Facebook 开发，通过处理子词信息扩展了 Word2Vec，从而提高了对稀有词的性能。开发人员可能会使用 FastText 的 Python API 来训练将单词分解为字符 n-gram 的嵌入，从而实现更好的泛化。与深度学习框架相比，这些工具重量轻且需要更少的计算开销，这使它们在优先考虑简单性和速度的情况下非常实用。