噪声数据——如错别字、不相关文本或不一致的格式——会引入意外模式，降低嵌入向量捕捉有意义关系的能力，从而对嵌入向量的质量产生负面影响。嵌入向量是数据的数值表示（如词语或图像），旨在保留语义或上下文的相似性。当在噪声数据上训练时，模型可能会学习关联不相关的特征或扭曲项目之间的关系。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，拼写错误的词语或随机符号可能被视为不同的 token，生成的嵌入向量与其预期含义不符。这会破坏语义搜索或分类等任务，因为在这些任务中，准确的相似性度量至关重要。
一个具体的例子是在包含俚语、缩写和错别字的社交媒体文本上训练词嵌入。嵌入模型可能会为“gr8”和“great”等变体分配独特的向量，尽管它们含义相同。类似地，在图像数据中，损坏的像素或伪影如果噪声主导了视觉特征，可能会导致相似对象（例如猫和狗）的嵌入向量错误地重叠。监督学习中的噪声标签——例如数据集中错误标记的类别——也可能通过迫使不相关的项目在向量空间中显得相似来扭曲嵌入向量。例如，将一辆车的错误标记图像视为“船”会将嵌入向量推向更接近船的表示，从而混淆下游任务，如推荐系统。
为了减轻这些问题，对噪声数据进行预处理至关重要。拼写检查、去除特殊字符或使用正则化方法（如 dropout）等技术可以减少对噪声的过拟合。在 NLP 中，子词分词（BERT 等模型使用）通过将词语分解成更小的单元来帮助处理错别字，使模型能够识别共享模式（例如，“run”和“runnning”共享“run”子词）。对于图像数据，训练期间的随机裁剪或噪声注入等数据增强方法可以提高模型的鲁棒性。开发者还应使用下游任务性能或 t-SNE 等可视化工具来验证嵌入质量，以检测意外的聚类。优先处理干净数据和采用抗噪声架构可确保嵌入向量可靠地编码有意义的关系。