层次嵌入是一种用于以多层次或分级方式组织和捕捉数据中关系的表示方法。与可以在平面空间中表示项目的传统嵌入不同，层次嵌入创建了一个结构化模型，其中每个层级可以表示不同的细粒度或信息类别。这种结构允许模型捕捉数据中的局部（特定）和全局（一般）关系。例如，在自然语言处理领域，层次嵌入可以同时表示单词的个别含义和它们与更广泛主题或类别的关系。
层次嵌入的一个常见例子是在文档分类中。在这里，文档可以分层次地划分为“体育”、“政治”和“科技”等类别。在每个类别内，还可以进一步细分，比如“体育”下的“足球”和“篮球”。通过使用层次嵌入，模型不仅可以学习特定文档与每个类别的关系，还可以学习类别之间的相互关系。如果你有一个能够理解这些关系细微差别的嵌入模型，它可以基于上下文为新文档提供更好的预测和分类。
另一个层次嵌入有益的领域是推荐系统。例如，如果用户正在浏览电影，层次嵌入系统可以按“动作”或“喜剧”等类型对电影进行分组，并进一步细化为“动作冒险”或“滑稽喜剧”等子类型。这种方法允许进行更具针对性的推荐，这些推荐与用户的偏好在上下文上相关。总体而言，层次嵌入提供了一种建模数据中复杂关系的方法，使需要更深入理解结构和上下文的应用成为可能。