表征学习是一种机器学习技术，它将原始数据（如文本、图像或用户行为）自动转换为结构化的数值格式，通常称为嵌入或向量。 这些向量捕获数据中有意义的模式，使算法更容易处理和比较。 例如，在文本中，单词或句子可以转换为密集向量，其中相似的含义或上下文会产生在数学上接近的向量。 这种方法避免了依赖手动特征工程，并允许模型学习数据中的内在关系，例如短语之间的语义相似性或图像中的视觉模式。
在搜索系统中，表征学习改进了查询和文档的匹配方式。 传统的基于关键词的搜索通常难以处理同义词、上下文含义或多语言查询。 通过表征学习，搜索查询和文档（例如，产品描述、文章）都被转换为向量。 例如，像“价格实惠的无线耳机”这样的查询可能会映射到包含“廉价蓝牙耳塞”的产品标题附近的向量，即使没有关键词重叠。 像 BERT 或句子转换器这样的工具通过训练大型文本语料库来理解语义关系，从而生成这些嵌入。 这使得搜索引擎能够根据意图而不是精确的单词匹配来检索结果，从而提高相关性。 然后，像 FAISS 这样的向量数据库或 Elasticsearch 的密集向量支持有效地将查询向量与数百万个文档向量进行比较，以找到最接近的匹配项。
一个实际的例子是电子商务搜索。 如果用户搜索“防水登山鞋”，传统的系统可能会遗漏标有“防雨徒步靴”的产品。 但通过表征学习，这两个短语会映射到相似的向量，从而确保显示正确的产品。 另一个用例是多语言搜索：如果法语查询的向量在语义上对齐，则可以检索英语文档。 开发人员可以通过使用预训练模型（例如，OpenAI 的嵌入）或在特定领域的数据（例如，产品评论）上对其进行微调来实现这一点。 挑战包括平衡计算成本（向量比较随数据大小缩放）和确保模型捕获特定领域的细微差别。 总的来说，表征学习将搜索从字面关键词匹配转变为理解含义，使系统更加健壮和用户友好。