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深入理解Embedding Models（嵌入模型）：从原理到实战（上）

news 来源：原创 2025/5/9 6:28:40

🐇明明跟你说过：个人主页

🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅

🔖行路有良友，便是天堂🔖

一、引言

1、嵌入模型是什么

2、在NLP、推荐系统、知识图谱等领域的广泛应用

二、Embedding 的基本概念

1、什么是 Embedding

2、向量空间的意义

3、低维稠密表示 vs 高维稀疏表示（One-Hot）

三、主流的嵌入模型类型

1、词嵌入（Word Embedding）

2、文本/句子嵌入（Text/Sentence Embedding）

3、图嵌入（Graph Embedding）

一、引言

1、嵌入模型是什么

🌟 什么是嵌入模型（Embedding Model）？

想象你去超市买水果 🍎🍌🍇，每种水果都有不同的特点，比如颜色、甜度、大小……那么怎么让机器也能“理解”这些特点呢？这就需要把这些“特点”变成数字，方便机器处理！

这就是嵌入模型的作用 ——
👉 把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字（我们称之为“向量” 📊）。

🧠 一个类比：给每个词一个“身份证”

比如词语 “猫 🐱” 和 “狗 🐶”，人类知道它们都属于动物，性格温顺，是宠物。

嵌入模型就会把它们变成相近的数字向量，比如：

猫： [0.5, 0.7, 0.2, 0.1]
狗： [0.6, 0.8, 0.1, 0.2]

看！它们的“数字长相”很像 ➡️ 说明“意义”也很像！

2、在NLP、推荐系统、知识图谱等领域的广泛应用

📚 1. NLP（自然语言处理）中的应用

嵌入模型是让AI“理解语言”的第一步！🧠

✅ 应用场景：

语义搜索 🔍：用户输入“首都机场怎么走”，模型知道“首都机场 = 北京机场”，帮你找到最佳路线。
问答系统 🤖：提问“Python怎么读文件”，模型会找出含有类似问题的文档或段落。
情感分析 ❤️😠：通过文字向量判断语气是积极、消极还是中性。

🎯 2. 推荐系统中的应用

你喜欢的电影、音乐、商品……嵌入模型统统帮你搞懂你的喜好！🍿🎵🛍️

✅ 应用场景：

用户画像 👤：把用户的行为转成向量，理解你是谁。
内容相似度推荐 💡：比如“你喜欢《复仇者联盟》，那你可能也喜欢《正义联盟》”。
冷启动解决方案 🧊➡️🔥：新用户或新商品也能快速推荐，不再尴尬！

🧠 3. 知识图谱中的应用

把“知识”变成可计算的图谱，嵌入模型帮你串联点与点之间的联系 🕸️

✅ 应用场景：

实体链接：知道“苹果”是“水果”不是“公司”，上下文决定。
关系预测：模型预测“爱因斯坦–出生地–德国”这样的三元组。
图谱补全：根据已有知识推断未知的联系。

二、Embedding 的基本概念

1、什么是 Embedding

🧩 什么是 Embedding？

Embedding（嵌入），就是把**“人类能理解的信息”变成“机器能理解的数字”**！

通俗点说，它就像是👇：

🎤 “翻译器” —— 把文字、图像、用户等各种信息，翻译成有意义的向量（数字串）

🔧 常见的 Embedding 类型

类型	描述
词向量（Word Embedding）	把每个“词”变成一个向量，如 Word2Vec、GloVe、FastText
句子/段落向量	把整句话转成向量，如 Sentence-BERT
图像/音频嵌入	把图像、声音转成向量，用于图像识别、声音分类等
用户/商品嵌入	在推荐系统中把用户/商品行为编码成向量

Embedding 是 AI 世界中的“通用翻译器”，把各类数据转化为“意义相关的向量” ✨，让机器理解、处理、比较各种信息变得可能！

2、向量空间的意义

🧭 什么是向量空间？

向量空间（Vector Space） 就像是一个**“坐标世界”** 🗺️

在这个世界里，每个词、句子、图片、用户…都被表示成一个“点”（即向量 📍），大家都有自己的“坐标”。

✨ 举个例子：词语世界地图

想象我们建了一个二维世界，词语是地图上的点：

开心 😊
|
| 爱情 ❤️
|
愤怒 😡 ------------- 仇恨 😠

你发现没？

“开心”和“爱情”在地图上靠得近 👉 表示它们语义相近
“愤怒”和“仇恨”也在一起 👉 也有相似的情绪
“开心”和“仇恨”距离远 👉 意义不同

这就是向量空间的魅力！🌌

🧠 Embedding 向量放在向量空间里，有啥用？

✅ 距离表示相似度

向量之间越近 ➡️ 意义越相似
向量之间越远 ➡️ 意义越不同

比如：

“苹果 🍎” 和 “香蕉 🍌” 的向量夹角小（近） → 都是水果
“苹果 🍎” 和 “MacBook 💻” 的向量略远 → 一个是水果，一个是电子产品

✅ 方向表示语义关系

向量不只有“位置”，还有“方向”！

著名例子来了 💥：

Embedding(“国王”) - Embedding(“男人”) + Embedding(“女人”) ≈ Embedding(“女王”)

👑 – 👨 + 👩 ≈ 👸

这说明嵌入空间甚至学会了“性别”这种抽象概念！

概念	通俗解释
向量空间	像一个巨大的地图，所有数据都变成“点”放在里面
向量的距离	表示语义的相近程度
向量的方向	表示词之间的语义关系
用途	相似度计算、搜索推荐、语言推理、知识补全等

✅ 一句话总结：

向量空间 = 一个“语义地图世界” 🗺️，每个词或概念都是一个点，我们可以通过“距离”和“方向”来理解它们的关系。

3、低维稠密表示 vs 高维稀疏表示（One-Hot）

🔍 一句话概括

One-Hot 是“傻瓜式编号”，Embedding 是“聪明的表达”。
一个是高维且稀疏，另一个是低维且稠密。✅

🎯 什么是高维稀疏表示（One-Hot）？

🔤 举例：词表中有 10,000 个词

每个词都用一个只有一个 1，其它全是 0 的向量来表示。

比如：

词语	One-Hot 向量（长度 10,000）
猫 🐱	[0, 0, 0, ..., 1, ..., 0]
狗 🐶	[0, 0, 0, ..., 0, 1, ..., 0]

👉 这样的向量是：

📏 高维（非常长，比如 10k、100k…）
⚪ 稀疏（只有一个 1，其他都是 0）
🧱 没有语义信息（“猫”和“狗”之间毫无关系）

🧠 什么是低维稠密表示（Embedding）？

📊 同样的“猫”和“狗”，Embedding 表示是：

词语	向量（长度 100~300）
猫 🐱	[0.12, 0.56, 0.03, ...]
狗 🐶	[0.13, 0.54, 0.05, ...]

这样的向量是：

📏 低维（比如 100维、300维）
⚫ 稠密（每个位置都有实数，不是大量0）
🤝 包含语义关系（“猫”和“狗”的向量靠近）

🆚 形象类比

类别	One-Hot（高维稀疏）	Embedding（低维稠密）
🧠 智商	“死记硬背” 📘	“理解含义” 🧠
📏 维度	非常高（几千几万）📈	很低（几十~几百）📉
⚪ 稀疏性	绝大多数是 0	所有维度都有值
📦 存储	浪费空间 💾	节省空间 💡
📊 表达力	没有语义关系	有丰富语义关系
💬 猫 vs 狗	毫无联系	意义相似，向量相近
🤔 计算相似度	没法比	可以用余弦距离b

🚀 为什么 Embedding 更高级？

因为它能“压缩信息 + 表达语义”！就像是：

✈️ 从地图上的城市编码（One-Hot）
➡️ 转换成城市之间的实际位置和关系（Embedding）

✅ 总结一张图理解（文字版）：

One-Hot ➤ [0, 0, 1, 0, 0, 0, ..., 0] 🔺 高维、稀疏、没有语义
Embedding ➤ [0.12, 0.35, 0.78, ..., 0.05] 🔻 低维、稠密、有语义

💡 一句话总结：

One-Hot 是“身份卡号📇”，Embedding 是“性格特征表 🧬”——
前者只知道“你是谁”，后者还知道“你像谁”！

三、主流的嵌入模型类型

1、词嵌入（Word Embedding）

🧠 什么是词嵌入？

词嵌入（Word Embedding）就是把每个“词语”转成一个带有语义的向量，让机器能理解词语之间的关系和含义。

它是 Embedding 技术的起点，也是 NLP 的重要基石！

🌟 主流词嵌入模型大合集

我们按照时间顺序 + 关键特性介绍👇

1️⃣ One-Hot Encoding（早期原始方法）🔲

🚧 特点：每个词一个高维稀疏向量（只有一个1）
🤔 问题：维度太高 + 没有语义

📌 举例：
词表有5个词 → “猫” = [0, 0, 1, 0, 0]
但“猫”和“狗”没有任何“关系”，全靠人脑理解 😵‍💫

2️⃣ Word2Vec（2013）💥【开创纪元】

✨ Google 出品，超经典！

🧪 两种模型：
- CBOW（Continuous Bag of Words）：用上下文预测中间词
- Skip-Gram：用一个词预测上下文（更适合少量数据）
📏 输出：每个词一个固定长度的向量（如 300维）
💡 能捕捉“词义相似性”和“语义关系”

🧠 著名示例：

向量("国王") - 向量("男人") + 向量("女人") ≈ 向量("女王")

📌 优点：

快速、简单
学出来的词向量质量好，能迁移到其他任务

3️⃣ GloVe（2014）📐【统计派代表】

🏫 斯坦福大学提出，全名是 Global Vectors for Word Representation

🧠 不依赖“局部上下文”，而是分析词共现矩阵
🧮 把“词与词之间出现频率”转化为“向量空间距离”
比 Word2Vec 更“全球视野”

📌 举例：

“冰”和“水”共现频率高 → 向量相近
“冰”和“火”共现少 → 向量较远

4️⃣ FastText（2016）⚡【词内部结构也考虑！】

🔬 Facebook 提出，改进 Word2Vec 的不足

🎯 考虑子词结构，能表示未登录词（OOV）！
例如：“happiness” 会被拆成 “happ”, “ppi”, “pin”, ..., “ess”
更适合处理拼写变化多的语言（如德语、俄语）

📌 优点：

能表示生僻词、拼写错误词
向量更丰富

5️⃣ ELMo（2018）🦎【语境感知，句子级别词向量】

Embeddings from Language Models

🔁 每个词的向量会根据上下文变化
使用双向 LSTM 建模上下文
一个词可以在不同句子中拥有不同向量！

📌 举例：

“bank” 在：
- “river bank” 表示河岸
- “money bank” 表示银行
- 两个向量会不同！

6️⃣ BERT Embedding（2018+）🚀【大模型时代来临】

✨ Google 的 BERT 模型不仅能用于 NLP任务，还能作为超强嵌入器！

利用 Transformer 架构，深入建模上下文
双向编码器：同时看左边和右边上下文
词向量不仅有“局部语义”，还有“上下文深意”

📌 优点：

可用于句子嵌入、段落嵌入
可迁移、可微调

✅ 表格总结：词嵌入模型对比

模型	上下文感知	OOV支持	原理	代表优势
One-Hot	❌	❌	编号	简单但没语义
Word2Vec	❌	❌	上下文窗口预测	快速有效，广泛应用
GloVe	❌	❌	共现矩阵 + 词频统计	全局统计视角
FastText	❌	✅	子词向量组成词向量	OOV友好
ELMo	✅	部分	双向LSTM建模上下文	语境感知词义
BERT	✅✅	✅	Transformer语义编码	深度语义理解，预训练大模型

2、文本/句子嵌入（Text/Sentence Embedding）

🧠 什么是文本/句子嵌入？

文本嵌入 = 把整段文字或一句话表示成一个“有语义的向量”📦，并且捕捉整体意思！

之前的词嵌入是：“猫”“狗”这样的单词向量
现在的句子嵌入是：“我喜欢这只猫 🐱”这样的整句话向量！

📍为什么需要句子嵌入？

有时候，单词的意义不能直接推导出句子的意义：

比如：

“他太牛了！”
“他太牛了……”

👉 虽然词一样，但情绪、意思完全不同！

所以我们需要上下文感知的嵌入向量来理解整句话/段落🌈

🔧 主流的文本嵌入方法有哪些？

下面介绍主流几种方式👇

1️⃣ 平均词向量（Avg Word2Vec）🧮

把句子中的所有词的向量求平均
非常简单，但忽略了语序、语法、上下文 ❌

例子：

“我爱自然语言处理” → 平均（“我” + “爱” + “自然” + “语言” + “处理”）的词向量

✅ 优点：快
❌ 缺点：不懂语义结构，表达力弱

2️⃣ Universal Sentence Encoder（USE）🔵

Google 推出，用深层网络捕捉语义
输出一个固定维度的句子向量（默认 512 维）

✅ 优点：结构更深，能理解常见表达
❌ 缺点：对长文本支持不够好

3️⃣ Sentence-BERT（S-BERT）💎

BERT 的句子嵌入专用升级版！

用 Siamese 网络结构，让 BERT 生成语义相似度可比的句向量
适合做语义匹配、检索、聚类等任务！

例子：

句子A	句子B	相似度
“我想订一张去上海的票” 🚄	“帮我买去上海的车票” 🚌	0.95
“我喜欢狗” 🐶	“苹果很好吃” 🍎	0.10

✅ 优点：句子相似度效果拔群
✅ 能用余弦相似度直接对比
❌ 推理相对慢，模型较大

3、图嵌入（Graph Embedding）

🧠 什么是图嵌入（Graph Embedding）？

图嵌入 = 把图中的“节点”、“边”或“整个子图”用向量表示出来🧩，并尽可能保留它在图结构中的关系！

这就好比：

原来是一个错综复杂的“朋友圈关系网”👫👬
图嵌入之后 → 每个人变成了一个可以比较的向量 📦

✨ 向量中的距离、方向可以反映：

你跟谁更亲密
谁跟谁是“同一挂的”
谁是“核心人物”...

🕸️ 图是啥样的结构？

图（Graph）由：

节点（Node）：可以是人、物品、网页、实体……
边（Edge）：可以是朋友关系、点击行为、引用关系、血缘……

📌 举个例子：

A —— B —— C
\ |
\ D
\ /
E — F

这个图里，谁跟谁连接、谁更靠近，都蕴含着信息！

🎯 为什么要做图嵌入？

原始图结构不容易直接输入到机器学习模型中 ⛔
🟢 用嵌入后就可以：

比较节点之间的相似度（相似的人、商品、网页）
做分类（比如给节点打标签）
做聚类（找出“圈子”、“兴趣组”）
用于推荐系统（物以类聚，人以群分！）

🔧 图嵌入怎么做？主流方法一网打尽 🕸️👇

1️⃣ 基于随机游走：DeepWalk / node2vec 🚶‍♂️🚶‍♀️

想象一个人在图中“乱走”收集路径（就像在朋友圈逛吃逛吃😄）
把这些路径当成“句子”输入 Word2Vec 做词嵌入！
相邻/常一起出现的节点 → 嵌入会相近

📌 特点：

简单易用
保留局部结构（谁和谁经常一起出现）

🧠 应用：社交推荐、实体匹配

2️⃣ 基于邻居聚合：GCN / GAT 等图神经网络 🧠

让每个节点不断“向邻居学习”📡，获取更多信息！

GCN（Graph Convolutional Network）：像卷积神经网络那样聚合邻居特征
GAT（Graph Attention Network）：给不同邻居分配不同的“注意力权重”

📌 特点：

强大、表达力强
可用于有监督学习（如节点分类、边预测）

🧠 应用：推荐系统、知识图谱补全、蛋白质交互预测等

3️⃣ 结构保持法：HOPE / SDNE 🏗️

HOPE：保持节点之间的距离或相似度
SDNE（深度自编码器）：用深度学习提取非线性结构特征

📌 特点：

更关注“结构信息”
一般用于无监督图表示

🧪 图嵌入向量都可以干什么？

应用场景	示例
社交推荐	找到和你兴趣相近的好友、关注人 🤝
电商推荐	根据商品-用户点击图推荐你想买的 💸
知识图谱补全	猜测“谁是谁的导师？”🤓
文献引用预测	哪篇论文最有可能引用某篇研究 🧾
图分类	判断一个图是社交网还是诈骗团伙 🕵️‍♂️

✅ 总结一句话：