嵌入通过考虑数据出现的上下文来处理不明确的数据。例如，在NLP中，具有多种含义的单词 (如 “银行”，意思是金融机构或河边) 由上下文相关的嵌入表示。像BERT或GPT这样的模型会生成上下文嵌入，其中单词的含义会受到句子中周围单词的影响，从而允许系统消除其含义的歧义。
在多模态数据的情况下，嵌入还可以通过利用其他信息源来帮助澄清模棱两可的情况。例如，在图像字幕系统中，图像本身提供可以解决伴随文本中的歧义的上下文。通过将不同的模态映射到共享的嵌入空间中，系统可以使用视觉和文本提示来确定预期的含义。
然而，虽然嵌入可以减轻某些类型的歧义，但它们并不完美，在上下文不足或不清楚的情况下仍然可能会遇到困难。当训练数据缺乏多样性或数据过于嘈杂时，尤其如此。为了解决这个问题，模型可以结合额外的推理层或外部知识来源，以进一步澄清模糊的情况并确保更准确的预测。