非结构化文本数据通常非常稀疏，即包含大量的词汇但每个文档只使用其中的一小部分。而结

构化数据则可以通过合并相似信息来降低数据的稀疏性，这有助于生成更加紧凑和有效的嵌入向

量。

结构化数据可以实现更高效的特征提取。结构化数据通常已经按照特定的模式或结构进行了组

织，这使得我们可以更加高效地从中提取有用的特征（如标题、作者、摘要、关键词等）。这些特

征可以作为后续Embedding的输入，帮助生成具有更强区分性和泛化能力的嵌入向量。结构化数据

中的元素（如主题、类别、属性等）通常具有明确的含义，这些含义可以在Embedding过程中被保

留下来。因此，基于结构化数据的嵌入向量往往具有更强的解释性，有助于我们更好地理解模型的

预测结果和内部机制。

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