Эмбеддинг

Обновлено: 20.09.2025

Эмбеддинги (векторные вложения, а также встраивания) – это способ представления слов, фраз, изображений и других данных в виде числовых векторов, которые используются компьютерными моделями для обработки естественного языка. Они позволяют компьютеру понимать и работать с семантическим значением слов, а поисковым системам – определять связанные слова, фразы и темы.

Определение

Эмбеддинги — это особый тип представления вектора слов, предназначенный для отражения семантического и синтаксического значения слов. Встраивание слов можно определить как тип математического представления слов или фраз, которое отражает контекст и значение слов в данном тексте.

Для объяснения эмбеддингов давайте представим словарь, где каждое слово имеет свой уникальный номер. Каждому слову мы можем сопоставить вектор, который представляет его значение в многомерном пространстве.

Например, слово “кошка” может быть представлено вектором [0.2, 0.5, -0.3], а слово “собака” – вектором [0.6, -0.1, 0.8]. Такие векторы могут иметь несколько сотен или тысяч измерений.

• Важным свойством эмбеддингов является то, что близкие по значению слова имеют похожие векторы. В нашем примере, векторы слов “кошка” и “собака” более близки друг к другу, чем векторы слов “кошка” и “стол”. Это позволяет компьютерной модели понимать отношения между словами и выполнять различные задачи обработки языка. Например, с помощью векторных вложений модель может определить, что “кошка” и “кот” являются синонимами и имеют похожие значения, а “кошка” и “мышь” являются антонимами и имеют противоположные значения.
• Другой важной особенностью эмбеддингов является их способность к обобщению. Это означает, что модель может обрабатывать слова, которые она никогда ранее не видела, и определять их значения на основе сходства с другими словами в векторном пространстве.

Реальные векторные вложения, получаемые средствами современных LLM, представляют собой объёмные массивы данных. На иллюстрации ниже – примерно пятая часть простого запроса, состоящего всего из двух слов.

Пример векторного вложения (фрагмент массива)

Эмбеддинги могут быть созданы с использованием различных алгоритмов и методов, включая Word2Vec, GloVe и BERT. Эти алгоритмы тренируются на больших объемах текстовых данных, чтобы извлечь семантическую информацию и построить эффективные представления слов и фраз.

Встраивания и BoW

В отличие от алгоритмов наподобие “мешка слов” и TF-IDF, эмбеддинги учитывают контекст. Благодаря этому они могут различать омонимы и слова с одинаковым написанием (полисемия), тогда как алгоритмы уровня BoW могут справиться с этим только с помощью тегирования. Подход BoW игнорирует порядок слов, эмбеддинги его учитывают.

“Мешок слов” обрабатывает слова, которых нет в словаре, создавая столбец с новыми словами. Однако, поскольку это слово не встречается в обучающих данных, модель не будет его учитывать. С другой стороны, эмбеддинги обычно полагаются на вспомогательные слова, которая может вывести информацию из слов вне словаря (OOV). Например, FastText использует n-граммы символов для вычисления встраивания слов, а SBERT использует информацию WordPiece. Оба обрабатывают слова OOV.

Набор слов может стать непомерно большим, если словарный запас велик, поскольку каждое слово представляет собой признак (feature). Можно решить эту проблему с помощью лемматизации и фильтрации, но можно потерять важные детали. Встраивание документов обеспечивает векторы фиксированной длины, что ускоряет последующий анализ.

Связь между Bag of Words и эмбеддингами — это эволюционная связь. Можно сказать, что эмбеддинги являются следующим, гораздо более совершенным поколением методов представления текста, которое пришло на смену BoW.

• Цель: BoW стремится оцифровать текст через частоту слов. Эмбеддинги стремятся оцифровать текст через его смысл.
• Представление: BoW создает разреженные (sparse) векторы с большим количеством нулей и огромной размерностью (равной размеру словаря). Эмбеддинги создают плотные (dense) векторы относительно небольшой, фиксированной размерности (например, 300 или 768), где каждое число несет часть семантической информации.
• Контекст: BoW полностью игнорирует контекст. Эмбеддинги основаны на контексте; именно анализ окружения слова позволяет построить его векторное представление.
• Результат: BoW позволяет решать простые задачи вроде базовой классификации тем. Эмбеддинги открывают дорогу для решения гораздо более сложных задач: машинный перевод, анализ тональности, ответы на вопросы, создание осмысленных текстов.

Простая аналогия: BoW — это как выписать все слова из книги на отдельные карточки и сложить их в коробку. Вы знаете, какие слова есть в книге и сколько их, но вы понятия не имеете, о чем она. Эмбеддинги — это как составить для каждого слова подробную энциклопедическую статью, где описано его значение, синонимы, антонимы и то, как оно связано с другими понятиями.

Эмбеддинги и контекстные векторы: отличия

Контекстные векторы часто путают с эмбеддингами. Оба термина подразумевают векторное представление слова, фразы или целого текста. Однако контекстный вектор связан с информацией, о чём в данный момент идёт речь, с тематической моделью. Значения координат контекстного вектора меняются со временем. Векторы эмбеддингов статичны, они всегда содержат только конкретную информацию. Их координаты неизменны.

Разница в терминологии скорее связана с контекстом использования:

• Векторные вложения (эмбеддинги) – это более общий термин, используемый для обозначения представления любых объектов (слов, изображений, аудио) в виде векторов. Говоря о векторных вложениях, мы обычно имеем в виду предобученные модели, такие как Word2Vec, GloVe или FastText, где векторы для каждого слова статичны и не зависят от контекста.
• Контекстные векторы – это термин, подчеркивающий, что векторы слов формируются с учетом окружающего контекста. Это значит, что один и тот же слово может иметь разные векторные представления в зависимости от предложения или документа, в котором оно встречается. Контекстные векторы обычно получаются с помощью более сложных моделей, таких как BERT, RoBERTa или GPT, которые способны учитывать контекст и улавливать более тонкие оттенки значения.

В отличие от контекстных векторов, эмбеддинги не работают с отношениями “термин-документ”. Вместо этого вложения слов работают с меньшими контекстами, такими как предложения или подпоследовательности лексем в предложении.

Способы представления

Два способа представления эмбеддингов – это разреженные и плотные вложения.

• Разреженные (sparse) вложения работают как словарь, где каждому слову присвоен уникальный индекс, а вложение для слова представляет собой вектор, состоящий в основном из нулей, с несколькими ненулевыми значениями в индексе, соответствующем этому слову. Этот тип внедрения очень эффективен с точки зрения использования памяти, поскольку большинство значений равны нулю, но он не очень хорошо отражает нюансы языка.
• Плотные (dense) вложения действуют как отображение, где каждое слово или предложение представлено непрерывным вектором чисел, причем каждое число представляет собой отдельный аспект слова или предложения. Этот тип внедрения требует больше памяти, но он фиксирует контекст и отношения внутри языка.

Хорошей аналогией для редких и плотных вложений можно считать фотографию и живопись. Фотография фиксирует момент во времени с точными деталями, но может не передать глубину и эмоции объекта. Вы не видите эмоций в мазках кисти художника или в многомерности сцены. Живопись — это более абстрактное изображение предмета, но оно может передать более тонкие эмоции и детали, которые не запечатлены на фотографии.

Виды эмбеддингов

Как работают эмбеддинги?

Вложения основаны на концепции, известной как распределенное представление. Это способ представления слов и фраз в виде векторов в многомерном пространстве.

В этом пространстве родственные слова и фразы располагаются близко друг к другу, а несвязанные — далеко друг от друга. Это позволяет машинам быстро определять связи между словами и фразами.

Наиболее распространенным типом внедрения в поисковых системах был word2vec, который использует нейронное сопоставление для изучения отношений между словами. Это мощный и эффективный способ извлечения ключевых слов в SEO. С появлением моделей-трансформеров уровня BERT появилась возможность векторизовать шинглы (текстовые фрагменты), содержание целых страниц и даже сайтов целиком.

Самый большой недостаток эмбеддингов заключается в том, что они не поддаются интерпретации, в отличие от функций набора слов. Если интерпретируемость важна, правильным подходом будет набор слов.

Модели для извлечения текстовых эмбеддингов в SEO

Для извлечения векторных вложений текста, используемых для задач SEO, применяются предназначенные именно для этого модели. Среди них: ada-002 или text-embedding-3-large от OpenAI, mxbai-embed-large (Ollama), text-embedding-preview-0409 (Google) и т.п.

Векторные вложения, извлекаемые специализированными моделями эмбеддингов вроде ada-002, и представления от больших языковых моделей типа ChatGPT имеют существенные различия в своей природе и применении.

Специализированные модели эмбеддингов, такие как ada-002, созданы исключительно для генерации векторных представлений текста. Они обучались на задачах контрастивного обучения, где модель учится различать семантически схожие и несхожие тексты. Результатом является компактное векторное представление фиксированной размерности (обычно от 768 до 1536 измерений), которое эффективно кодирует семантическое содержание текста. Эти векторы оптимизированы для задач поиска и сравнения семантического сходства.

Большие языковые модели, в свою очередь, создают векторные представления как побочный продукт своей основной функции генерации текста. Внутренние представления в таких моделях гораздо более богаты и многослойны – они содержат информацию не только о семантике, но и о синтаксисе, контексте, стилистических особенностях и множестве других лингвистических аспектов. Размерность этих внутренних представлений может достигать нескольких тысяч измерений в каждом слое трансформера.

Качество семантических представлений также различается. Специализированные модели эмбеддингов часто показывают превосходные результаты в задачах семантического поиска и кластеризации, поскольку они специально обучались максимизировать качество именно этих задач. Большие языковые модели, хотя и обладают более глубоким пониманием языка, могут создавать менее оптимальные представления для конкретных задач поиска, поскольку их обучение было направлено на предсказание следующего токена.

Вычислительная эффективность также играет важную роль. Извлечение эмбеддингов из специализированных моделей требует значительно меньше вычислительных ресурсов и времени по сравнению с обработкой текста через полную большую языковую модель. Это делает специализированные модели более практичными для массовой обработки документов в продакшн-системах.

Контекстуальность представлений тоже различается. Большие языковые модели создают высококонтекстуальные представления, которые сильно зависят от окружающего текста и могут динамически изменяться в зависимости от контекста диалога или документа. Специализированные модели эмбеддингов, напротив, создают более стабильные представления, которые меньше зависят от специфического контекста использования.

Использование

Для работы с эмбеддингами слов существуют различные библиотеки Python: gensim, keras, tensorflow, pytorch.

В практике поисковой оптимизации (SEO) встраивание слов может использоваться для повышения релевантности и качества результатов поиска. Например, встраивание слов может помочь поисковым системам понять контекст, в котором используется определенное слово, что позволяет им предоставлять более релевантные результаты для данного поискового запроса.

Эмбеддинги формируют контекст, благодаря чему поисковым системам проще работать с “длинным хвостом” – конкретными нишевыми запросами с высокой конверсией и малой частотностью. Эмбеддинги фиксируют связи между словами, благодаря чему поисковая система может понять запрос, даже если он не соответствует точному слову.

Примеры:

• В запросе “корма для собак мелких пород” слово “мелкие” модифицирует “породы собак”. В этом случае поисковой системе нет необходимости ориентироваться на наличие в запросе и индексе точных вхождений типа “болонка”, “чихуахуа”, “шпиц” и т.п.
• Запрос “элитная итальянская мебель” содержит лишний ключ “элитная”, который может ошибочно использоваться для оптимизации. Производители итальянской мебели не поставляют на российский рынок дешевую мебель, и наличие ключа “итальянская” модифицирует ключ “мебель”, отсекая все недорогие и бюджетные варианты.

Для чего эмбеддинги используются в SEO

• Вычисление релевантности конкретного текста (или его фрагмента) заданным ключевым словам. В этом случае извлекаются векторные вложения поисковых запросов и контента анализируемых страниц, и с помощью математических операций вычисляется эвклидово расстояние или косинусная близость. Благодаря полученным данным можно оценить реальное семантическое соответствие контента запросу, выявить фрагменты с малой релевантностью и т.п.
• Кластеризация. Классическая кластеризация запросов по топу поисковой выдачи основой работы с семантикой, однако группировка ключевых слов по сайтам неточна. Страница в топе может ранжироваться благодаря историческим данным, хостовым метрикам, в результате ошибки поискового алгоритма и т.п. Для дополнительной фильтрации можно использовать кластеризацию на базе векторных вложений с помощью более сложных алгоритмов (например, HDBSCAN).
• Решение проблемы каннибализации запросов. Если на сайте есть страницы, соответствующие запросу по ключевым словам или по смыслу, поисковая система может неправильно выбрать ранжируемую страницу, что чаще всего приводит к проблемам либо с ранжированием, либо с характером привлекаемого трафика. Например, на коммерческом сайте по коммерческому запросу начинает ранжироваться информационный контент, привлекающий неконверсионный трафик. Благодаря эмбеддингам в этом случае можно выявить наиболее соответствующие по смыслу страницы и определить дальнейшую стратегию (удаление проблемного контента, консолидация, настройка внутренней перелинковки и т.п.).
• Обнаружение пробелов в контенте. Современные поисковые системы используют алгоритм разветвления запросов (query fan-out), когда поисковый запрос декомпозируется поисковой системой на множество интентов и соответствующих им запросов. Если в контенте есть пробелы, то есть не хватает ответов на заданные запросы – релевантность страницы и сайта в целом снижается. Модель вложений (например, EmbeddingGemma) преобразует фрагменты текста (предложения, абзацы, статьи) в числовые векторы (эмбеддинги) в многомерном пространстве. Близость векторов в этом пространстве означает семантическую, то есть смысловую, близость текстов. Семантические пробелы — это, по сути, “пустые” или малонаселенные области в этом пространстве, которые соответствуют темам, не затронутым в вашем контенте.

Самое важное преимущество, которое векторные встраивания предоставляют для SEO – это возможность оценить, какого контента не хватает на сайте в сопоставлении с другими сайтами. Для реализации этого на практике можно использовать встроенный инструментарий Screaming Frog SEO Spider с кастомным JS и средствами внешних LLM на выбор пользователя. Разумеется, можно использовать и другие средства для выполнения этой задачи.

“Проклятие размерности”

“Проклятие размерности” — это собирательное название для ряда проблем и контринтуитивных явлений, которые возникают при анализе данных в пространствах с большим количеством измерений (или признаков). Наша интуиция, сформированная в трехмерном мире, перестает работать в таких условиях. Основная идея заключается в том, что с каждым новым измерением объем пространства растет экспоненциально, что делает данные в нем чрезвычайно “разреженными” и “пустыми”.

Применительно к векторным вложениям (эмбеддингам) это проявляется особенно ярко. Эмбеддинги представляют слова, предложения или изображения в виде векторов в пространстве с сотнями или даже тысячами измерений. В таком многомерном пространстве почти все точки оказываются очень далеко друг от друга. Более того, расстояния между любой парой случайно выбранных точек становятся практически одинаковыми. Это подрывает само понятие “ближайшего соседа”, которое является ключевым для поиска похожих объектов. Если все соседи находятся примерно на одинаковом огромном расстоянии, то как определить, какой из них действительно “ближе” по смыслу?

Это создает серьезные практические трудности. Основная задача эмбеддингов — располагать семантически похожие объекты близко друг к другу — становится трудновыполнимой. Классические методы поиска, такие как k-ближайших соседей (k-NN), теряют свою эффективность, поскольку разница между расстоянием до настоящего соседа и до случайной точки становится незначительной. Данные становятся настолько разреженными, что любая новая точка с высокой вероятностью окажется в совершенно пустой области пространства, вдали от всех существующих.

К счастью, на практике ситуация не так безнадежна, поскольку существуют способы борьбы с этим “проклятием”. Во-первых, реальные данные (эмбеддинги) обычно лежат не в случайных точках пространства, а на некотором “многообразии” (manifold) меньшей размерности внутри этого огромного пространства. Во-вторых, для измерения сходства эмбеддингов часто используется косинусная близость вместо обычного евклидова расстояния. Косинусное сходство измеряет угол между векторами, а не расстояние между их концами, и оно более устойчиво к эффектам высокой размерности. Также разрабатываются специализированные алгоритмы, такие как HNSW, которые позволяют эффективно выполнять приблизительный, но очень быстрый поиск соседей в многомерных пространствах.

Эмбеддинги предоставляют компьютерным моделям возможность понимать и работать с языком в рамках NLP, что позволяет им выполнять задачи, связанные с обработкой естественного языка, такие как машинный перевод, анализ тональности текста, анализ смысла и многое другое.

Связанные термины

• SBERT
• Site2Vec
• Тематическая классификация
• Тематическое моделирование
• BERTopic