Embeddings, no contexto da inteligência artificial e do processamento de linguagem natural (PLN), são representações numéricas de objetos, como palavras, frases, documentos inteiros, imagens ou outros tipos de dados. Essas representações são vetores de números reais em um espaço de dimensão inferior, onde a proximidade entre os vetores reflete a similaridade semântica ou contextual entre os objetos que eles representam. Em outras palavras, objetos com significados ou características semelhantes são mapeados para pontos próximos nesse espaço vetorial.

A criação de embeddings é um processo fundamental em muitas aplicações de aprendizado de máquina, pois permite que algoritmos que operam com dados numéricos possam processar informações complexas e não numéricas, como o texto. Para palavras, por exemplo, um embedding captura as relações contextuais e semânticas da palavra com outras palavras, de modo que “rei” e “rainha” podem ter vetores próximos, assim como “maçã” e “laranja”. Isso é alcançado através de técnicas de aprendizado não supervisionado ou supervisionado, onde o modelo aprende a mapear os objetos para esses vetores de forma a preservar suas propriedades intrínsecas e relações.

A utilidade dos embeddings é vasta, sendo empregados em tarefas como recomendação de produtos (onde itens semelhantes têm embeddings próximos), busca de informações (retornando documentos com embeddings similares à consulta), tradução automática, análise de sentimentos e classificação de texto. Eles permitem que os modelos de IA compreendam o significado e o contexto dos dados de forma mais eficaz do que as representações tradicionais, como a contagem de palavras, que não capturam as relações semânticas.

Fontes:

• Google Developers. “Embeddings”. Disponível em: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/embeddings. Acesso em: 7 de julho de 2025.
• IBM Cloud Learn Hub. “What are embeddings in AI?”. Disponível em: https://www.ibm.com/cloud/learn/embeddings. Acesso em: 7 de julho de 2025.