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“Embedding（嵌入）”与“Representation（表示）”在机器学习、自然语言处理（NLP）、图神经网络等领域常被使用，它们密切相关，但语义上有一定区别。

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一、定义

1. Representation（表示）

• 广义概念：指将现实世界中某种对象（如文本、图像、节点等）转换为机器可以处理的数学形式，通常是向量或张量。

• 形式：可以是稀疏的（如one-hot向量），也可以是稠密的；可以是人为设计的特征，也可以是学习得到的。

举例：

• One-hot编码是最简单的表示方法。

• TF-IDF、词袋模型是手工设计的表示方法。

• 用BERT提取出的句向量也是一种表示。

2. Embedding（嵌入）

• 狭义子集：embedding是representation的一种，通常指低维、稠密、连续空间中的向量表示，是通过学习从高维稀疏空间“嵌入”到低维稠密空间的过程。

• 学习方式：通常是通过模型自动学习得到的表示，比如Word2Vec、Node2Vec、BERT等。

举例：

• Word2Vec为词学习得到的300维稠密向量，就是词的embedding。

• 图中的节点embedding是将每个节点嵌入到一个低维空间，保留结构与语义信息。

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二、对比总结

项目	Representation（表示）	Embedding（嵌入）
定义	一切形式的特征表示	一种低维、稠密的特征表示
范围	广义概念，包含embedding	representation的子集
维度	可高可低（如one-hot是高维稀疏）	通常低维
是否稠密	可稠密也可稀疏	通常稠密
生成方式	可人工设计或模型学习	通常通过模型学习
示例	TF-IDF、BERT向量、图特征	Word2Vec、Node2Vec、Transformer输出向量

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三、一句话总结

所有的embedding都是representation，但不是所有的representation都是embedding。