嵌入通过将单词，短语或文档转换为捕获其含义的密集向量表示，在语义信息检索 (IR) 中起着至关重要的作用。这些向量使系统能够理解术语之间的语义关系，从而允许更准确和上下文相关的搜索结果。
例如，像Word2Vec，GloVe或BERT这样的嵌入将单词映射到高维空间中，其中具有相似含义的单词位于更靠近的位置。在搜索引擎中，嵌入允许系统不仅基于关键字重叠，还基于术语的潜在含义来匹配查询和文档。
在语义IR中，嵌入有助于弥合文字关键字匹配和对用户意图的真正理解之间的差距。它们使检索系统能够找到与查询上下文相似的文档，即使不存在确切的关键字。这通过提供更相关的结果来改善用户体验，特别是对于复杂或模糊的查询。