简单来说，向量化 是一个宽泛的、技术性的总称，指将文本转化为计算机可处理的数值向量（一列数字）的过程或方法 。而词嵌入 是向量化的一种特定、高级的技术和结果，它产生的向量具有深刻的语义内涵。
核心关系
词嵌入是向量化的一种（高级）实现方式。 所有的词嵌入都是向量，但并非所有的向量化都能产生"嵌入"。
详细对比
| 特性维度 | 向量化 | 词嵌入 |
|---|---|---|
| 定义与范畴 | 一个广义过程 ，指将任何数据（包括文本）转换为数值向量的方法总称。 | 一种特定的向量化技术 ，属于NLP领域，是分布式表示的一种实现。 |
| 主要方法 | 包括：词袋模型、TF-IDF、One-Hot编码、词嵌入技术等。 | 具体模型如：Word2Vec、GloVe、FastText，以及现代上下文相关的BERT等模型的前端。 |
| 向量特点 | - 稀疏高维 （如One-Hot，维度等于词汇表大小，大部分为0）。 - 缺乏语义：向量本身不直接包含语义信息（如"国王"和"君主"的向量完全不相关）。 | - 稠密低维 （典型维度50-300维）。 - 富含语义：向量在空间中编码了语义关系（相似词距离近，且有"国王 - 男人 + 女人 = 女王"的类比关系）。 |
| 核心思想 | 基于统计/频率：关注词在文档中出现的次数或频率。 | 基于上下文分布："一个词的含义由其周围的词来决定"。通过预测上下文来学习向量。 |
| 示例 | One-Hot ："猫" = [0,0,1,0,0,...]， "狗" = [0,1,0,0,0,...]，两者点积为0。 TF-IDF：在文档中根据词频和逆文档频率赋予不同权重。 | Word2Vec："猫"和"狗"的向量在空间中的余弦相似度会很高（比如0.8），因为它们出现在相似的上下文里。 |
| 优点 | - 简单直观，易于理解和实现。 - 对于某些简单任务（如浅层文本分类）依然有效。 | - 能捕捉语义和语法关系，极大地提升NLP任务性能。 - 向量维度低，计算效率高。 - 是深度学习模型的基石。 |
| 缺点 | - 向量稀疏、维度灾难。 - 无法处理未知词。 - 语义鸿沟：无法理解词义和关系。 | - 训练需要大量语料和计算资源。 - 早期静态嵌入无法解决一词多义问题（如"苹果"公司和"苹果"水果）。 |
一个形象的比喻
- 向量化（如One-Hot） ：就像给图书馆的每本书一个唯一的编号 。你知道编号
A-305是哪本书，但无法从编号A-305和A-306推断出这两本书的内容是相似的（它们可能一本是小说，一本是物理教材）。 - 词嵌入 ：就像根据书的内容主题，将书映射到一个"主题空间"中。在这个空间里，所有科幻小说会聚集在一个区域，历史书在另一个区域。你不仅知道书的位置，还能清楚地看到《三体》和《基地》这两本书非常接近，因为它们主题相似。
现代发展
传统的静态词嵌入 （如Word2Vec）正在被上下文词嵌入所超越。在像BERT、GPT这样的Transformer模型中，"向量化"和"词嵌入"的边界变得模糊：
- 模型首先会为每个词元分配一个初始的（可学习的）嵌入向量。
- 然后经过模型的深层网络处理，根据词在句子中的具体上下文，动态地调整这个词的最终向量表示。
- 因此，同一个词"苹果"在不同的句子中会得到不同的最终向量，完美解决了一词多义问题。
总结
| 概念 | 本质 | 特点 | 好比 |
|---|---|---|---|
| 向量化 | 过程/方法 | 将文本转为数字的通用技术统称 | "将事物数字化" |
| 词嵌入 | 技术与结果 | 向量化的一种，产生富含语义的稠密向量 | "绘制语义地图" |
"词嵌入" 是一种能理解词义的、高质量的、特定的向量化技术。而"向量化"是一个更基础、更包容的上层概念。** 在现代NLP实践中，"使用预训练的词嵌入模型（如BERT）对文本进行向量化"已成为标准做法。