“Embedding（嵌入）”與“Representation（表示）”在機器學習、自然語言處理（NLP）、圖神經網絡等領域常被使用，它們密切相關，但語義上有一定區別。
一、定義
1. Representation（表示）
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廣義概念：指將現實世界中某種對象（如文本、圖像、節點等）轉換為機器可以處理的數學形式，通常是向量或張量。
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形式：可以是稀疏的（如one-hot向量），也可以是稠密的；可以是人為設計的特征，也可以是學習得到的。
舉例：
One-hot編碼是最簡單的表示方法。
TF-IDF、詞袋模型是手工設計的表示方法。
用BERT提取出的句向量也是一種表示。
2. Embedding（嵌入）
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狹義子集：embedding是representation的一種，通常指低維、稠密、連續空間中的向量表示，是通過學習從高維稀疏空間“嵌入”到低維稠密空間的過程。
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學習方式：通常是通過模型自動學習得到的表示，比如Word2Vec、Node2Vec、BERT等。
舉例：
Word2Vec為詞學習得到的300維稠密向量，就是詞的embedding。
圖中的節點embedding是將每個節點嵌入到一個低維空間，保留結構與語義信息。
二、對比總結
| 項目 | Representation（表示） | Embedding（嵌入） |
|---|---|---|
| 定義 | 一切形式的特征表示 | 一種低維、稠密的特征表示 |
| 范圍 | 廣義概念，包含embedding | representation的子集 |
| 維度 | 可高可低（如one-hot是高維稀疏） | 通常低維 |
| 是否稠密 | 可稠密也可稀疏 | 通常稠密 |
| 生成方式 | 可人工設計或模型學習 | 通常通過模型學習 |
| 示例 | TF-IDF、BERT向量、圖特征 | Word2Vec、Node2Vec、Transformer輸出向量 |
三、一句話總結
所有的embedding都是representation，但不是所有的representation都是embedding。
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