向量嵌入入门：为开发者准备的机器学习技术

可能你还未意识到，但向量嵌入已经渗透到我们生活的方方面面。它们是众多机器学习和深度学习算法的基石，广泛应用于从搜索引擎到人工智能助手等各类应用中。如果计划在这一领域构建自己的应用程序，向量嵌入几乎是不可避免会用到的技术。在本文中，我们将探讨向量嵌入的基本概念及其应用方式。

试图解决什么问题

在构建传统应用程序时，我们通常将数据结构表示为来自数据库的对象，这些对象具有与应用程序相关的属性或数据库中的列。随着应用的发展，对象的属性数量可能会迅速增长，这时您需要更明智地选择哪些属性对于完成特定任务是必需的。这个过程称为特征工程，它涉及优化应用程序的性能，通过挑选与任务最相关的特征。

然而，当处理非结构化数据时，特征工程的挑战尤为突出。非结构化数据可能包含大量相关的特征，而手动进行特征选择不仅耗时耗力，而且往往不可行。

在这种情况下，向量嵌入作为一种自动特征工程的形式，提供了一种有效的解决方案。我们不再需要手动从数据中筛选特征，而是可以应用预训练的机器学习模型来生成数据的紧凑表示，这种表示能够在保留原始数据语义的同时，降低数据的维度。

通过向量嵌入，我们可以将文本、图像、音频等非结构化数据转换为固定长度的向量，这些向量能够在向量空间中捕捉数据的内在关系和模式。这种方法不仅简化了数据处理流程，还提高了机器学习模型在处理复杂数据集时的效率和准确性。

向量嵌入是什么

在深入探讨向量嵌入之前，我们首先需要理解向量这一概念。在数学中，向量是具有大小和方向的量，可以想象为空间中的一个点或者从原点(0,0,0)到该点的箭头。

作为开发者，我们可能更习惯于将向量视为包含数值的数组，例如：

vector = [0,-2,…4]

在多维空间中，向量的分布可以揭示它们之间的关系：一些向量彼此接近，表示相似性；而其他向量则相距较远，表示差异性。

向量是机器学习算法的理想数据结构，因为现代CPU和GPU对处理向量运算进行了优化。但是，我们的原始数据很少直接以向量形式存在。这就是向量嵌入的用处所在：它是一种技术，可以将几乎所有类型的数据转换成向量形式。

向量嵌入不仅仅是数据的简单转换，更重要的是保留数据的原始意义。例如，在比较两个句子时，我们不仅比较它们的单词，更重要的是它们是否表达相同的意思。为了实现这一点，我们需要生成能够反映这种语义关系的向量。

要嵌入模型是通过训练大量标记数据来构建的。神经网络是构建这些模型的常用工具，它们由多层节点组成，并通过函数相互连接。通过监督学习或无监督学习，我们可以训练神经网络来执行各种任务。

嵌入模型本质上是去掉输出层的神经网络。与其获取每个输入的特定标记值，我们得到的是一个能够表示原始数据的向量嵌入。

word2vec是一个流行的嵌入模型，常用于多种文本任务。通过工具如TensorFlow的projector，我们可以将高维的向量嵌入可视化到二维或三维空间中，这种可视化有助于理解嵌入模型如何捕捉单词之间的语义相似性。

嵌入可视化 虽然这个可视化只代表了嵌入的三个维度，但它可以帮助我们理解嵌入模型是如何工作的。可视化中突出显示了多个数据点，每个点都代表一个单词的向量嵌入。正如其名所示，word2vec将单词嵌入。靠近的单词在语义上相似，而相距较远的单词具有不同的语义意义。

一旦训练好，嵌入模型可以将我们的原始数据转换为向量嵌入。这意味着它知道如何在向量空间中放置新的数据点。

嵌入过程 正如在word2vec中所看到的，在模型的上下文中，靠近的向量具有上下文相似性，而远离的向量彼此不同。这就是向量意义的来源——它在向量空间中的关系取决于嵌入模型“理解”了它所训练的领域。

向量嵌入可以做什么

向量嵌入是一种多功能的技术，能够在多种场景中发挥作用。其核心用途是将数据转换为向量形式，然后通过计算这些向量之间的相似性来执行各种任务。不同应用领域对相似性的重要性各有侧重。以下是一些应用示例：

• 语义搜索
  • 传统搜索引擎依赖关键词匹配。向量嵌入通过捕捉查询的语义内容，提供更深层次的搜索结果。
• 问答应用程序
  • 通过训练嵌入模型对问题和答案进行对齐，可以创建能够理解并回答未见问题的应用。
• 图像搜索
  • 向量嵌入是图像检索任务的理想选择。利用现成的模型如CLIP、ResNet等，可以处理图像相似性、对象检测等任务。
• 音频搜索
  • 将音频数据转换为频谱图，生成向量嵌入，这些嵌入可用于执行音频相似性搜索。
• 推荐系统
  • 创建与产品、文章等实体相关的结构化数据嵌入。通常需要定制嵌入模型以适应特定应用的需求，并可能与非结构化数据（如图像或文本）结合使用。
• 异常检测
  • 利用大量标记的传感器数据，可以训练嵌入模型以识别和预测异常情况。

向量嵌入之所以在这些领域中如此有用，是因为它们能够将复杂的数据结构转换为简洁的向量形式，同时保留数据的关键特征和语义信息。这使得机器学习模型能够更有效地处理和分析数据，无论是在搜索、推荐还是监测任务中。向量嵌入技术为机器学习和数据科学领域提供了一种强大的工具，它通过将数据的丰富语义转换为向量空间中的几何关系，极大地扩展了数据处理的可能性。

参考

• https://www.pinecone.io/learn/vector-embeddings-for-developers/