嵌入通过将单词、句子或文档表示为高维空间中的向量，在文本相似性任务中起着至关重要的作用。嵌入的关键优势在于，语义相似的文本被映射到该空间中的附近点，从而使它们易于比较。例如，在类似文档相似性的任务中，讨论相似主题的两个文档将具有彼此接近的嵌入。
为了测量文本相似性，使用各种距离度量 (如余弦相似性或欧几里得距离) 来计算两个嵌入在向量空间中的距离或距离。这使得嵌入在信息检索等应用程序中特别有用，在这些应用程序中，您需要查找与给定查询最相关的文档或句子。在情感分析中，嵌入还可以帮助评估一段文本与另一段文本在情感基调或意义上的相似程度。
通过使用嵌入，文本相似性任务变得更加高效和准确，因为嵌入捕获了单词或短语的潜在含义。即使不存在确切的单词或短语，它们也使系统能够识别相关概念，从而改进了诸如释义检测，窃检测和搜索引擎相关性之类的任务。