在自然语言处理（NLP）领域，文本嵌入模型（Text Embedding Models）通过将文本转换为高维向量表示，以捕捉其语义和语法特征。这些向量表示在下游任务（如分类、聚类、检索等）中起关键作用。嵌入维度（Embedding Dimension）是文本嵌入模型的重要参数之一，决定向量表示的大小和表达能力。合理设置嵌入维度对于模型性能与计算效率至关重要。本文将深入分析如何根据输入文本长度设置最合适的嵌入维度。

一、文本嵌入模型概述

文本嵌入模型将文本（如单词、短语、句子或段落）映射到固定长度的向量空间中。常见的嵌入模型包括：

• 词嵌入模型：如 Word2Vec、GloVe，通常生成单词级别的向量。

• 句子嵌入模型：如 Sentence-BERT，将整个句子或短文映射为向量。

• 上下文嵌入模型：如 BERT、GPT，生成考虑上下文的动态向量表示。