嵌入通过将文本数据 (例如查询，文档或句子) 表示为高维空间中的连续向量，在信息检索 (IR) 中起着基本作用。这些嵌入捕获语义关系和上下文含义，允许IR系统超越简单的关键字匹配。
在IR中，嵌入通常使用word2vec，GloVe或BERT等模型生成，这些模型将单词或短语转换为密集的向量表示。发出查询时，系统将查询转换为向量，并将其与数据库中文档的嵌入进行比较。这使系统能够检索在语义上与查询相似的文档，即使它们不包含确切的关键字。
嵌入通过比传统的基于关键字的搜索方法更有效地处理复杂的查询，同义词和上下文来提高搜索质量。它们对于语义搜索，文档检索和推荐系统等任务至关重要，在这些任务中，捕获单词背后的含义对于提供相关结果至关重要。