嵌入可能对噪声数据敏感，因为它们捕获输入数据中可能包括不相关或错误信息的模式。然而，它们对噪声具有一定的鲁棒性，这取决于它们是如何被训练的。例如，在训练期间，嵌入可以从大型语料库中学习可概括的模式，这可以帮助平滑一些噪声。
在处理噪声数据时，嵌入通常依赖于正则化技术或更高级的训练方法，如数据增强或dropout，以避免过度拟合噪声。另外，嵌入模型通常包括用于过滤或加权输入数据以最小化噪声或不相关特征的影响的机制。例如，在NLP中，通常在预处理过程中删除停用词 (没有太多含义的常用词) 以减少噪声。
尽管有这些技术，噪声数据仍然会影响嵌入的质量，导致下游任务的性能不佳。仔细的数据清理和预处理步骤，以及使用强大的模型，可以帮助减轻噪声的影响并提高嵌入质量。