什么是向量化（Embedding）？

一、向量化的定义

向量化（Embedding）是将离散的文本、图像或类别数据转换为连续数值向量的技术。核心作用是将非结构化的数据映射到高维语义空间，使计算机能够计算对象之间的相似度与关联性，支撑检索、聚类与预测任务。

二、如何实现向量化

向量化的技术原理基于神经网络编码器或统计矩阵分解。工作流程包含三个阶段：第一，构建词汇表或对象集合，并定义上下文窗口。第二，通过大规模语料训练浅层神经网络（如Word2Vec、BERT等）或使用矩阵分解方法（如潜在语义分析），将每个对象映射为固定维度的稠密向量。训练过程中，模型根据共现概率或语义相似性调整向量坐标，使得语义相近的对象在向量空间中距离较近。第三，得到嵌入矩阵后，任意输入对象可通过查表或编码器前向计算获得对应向量。向量维度通常从几十到数千不等，每个维度代表潜在语义特征。完成向量化后，系统可用余弦相似度或欧氏距离度量不同对象的语义关联，实现高效近似最近邻搜索。

三、向量化的技术应用

TextIn通用文档解析产品深度融合向量化技术，提升非结构化文档的知识利用效率。该产品首先通过版面分析、表格识别及文本抽取模块，将PDF、图片或扫描件中的内容解析为结构化文本块。随后，TextIn内置的嵌入模型将每个文本块转换为高维语义向量，并构建向量索引库。在实际业务中，用户可通过自然语言查询，系统将查询语句向量化后与文档库中的向量进行相似度匹配，快速定位相关段落或表格内容。该方案广泛应用于合同审查、科研文献检索、企业知识库问答等场景，使文档解析结果具备语义检索与推荐能力，突破传统关键词匹配的局限。

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本文所有产品性能效果和案例数据仅供参考，均不作为履约依据，具体效果请以本司实测效果为准。