Sõnastik

Sõnaembeddingud

Mis on Sõnaembeddingud?

Sõnaembeddingud esitavad sõnu arvuvektoritena nii, et sarnase tähendusega sõnad asuvad vektorruumis lähestikku, näiteks „auto“ ja „sõiduk“. Meetodid nagu Word2Vec või GloVe õpivad need vektorid suurtest tekstihulkadest. Need olid keeletöötluses oluline samm, näiteks otsingu või klassifitseerimise jaoks; tänapäeva keelemudelid kasutavad kontekstipõhiseid embeddinguid, kus sõna esitatakse sõltuvalt lausest erinevalt.

Kuidas KI.ordo aitab

KI.ordo teadmiste otsing ei kasuta embeddinguid, vaid BM25 märksõnaotsingut otse serveris.

Teemad

NLP
vektorid
semantika

Proovi KI.ordot

Agendid, töövood ja mallid ühes tööruumis – tasuta 24-tunnine demo.

Alusta demot

← Kõik terminid

Seotud terminid

Sisendivektor (embedding)

Sisendivektor (embedding) on arvude loend, mis esitab sõna, lause või dokumendi tähendust nii, et sarnase sisuga tekstid asuvad üksteise lähedal. See võimaldab näiteks tuvastada, et „ülesütlemine“ ja „lepingu lõpetamine“ on omavahel seotud, kuigi neil pole ühtegi ühist sõna. Sisendivektorid on paljude semantiliste otsingusüsteemide, soovitusteenuste ja RAG-rakenduste aluseks; neid arvutavad spetsiaalselt treenitud mudelid.

vektor
semantiline otsing
+1

Gensim

Gensim on avatud lähtekoodiga Pythoni teek suurte tekstikogude analüüsimiseks. See on tuntud teemamudelite, nagu LDA, sõnavektorite treenimise (näiteks Word2Vec, FastText ja Doc2Vec) ning dokumentide sarnasuse alusel võrdlemise poolest. Kuna Gensim töötleb andmeid tükkhaaval, saab see hakkama ka korpustega, mis mällu ei mahu. Tüüpiline kasutus: tuhandete klienditagasisidede automaatne rühmitamine korduvate teemade järgi.

Pythoni teek
Teemamodelleerimine
+1

Loomuliku keele töötlus (NLP)

Loomuliku keele töötlus on TI haru, mis võimaldab arvutitel analüüsida, mõista ja genereerida inimkeelt tekstis või kõnes. See hõlmab ülesandeid nagu tõlge, klassifitseerimine, kokkuvõtete tegemine, meelestatuse analüüs ja küsimustele vastamine. Kunagi domineerisid reeglid ja statistilised meetodid; tänapäeval kujundavad valdkonda suured keelemudelid.

NLP
Keel
+1

Semantiline analüüs

Semantiline analüüs uurib keele tähendust – mitte ainult seda, millised sõnad esinevad, vaid mida mõeldakse. See hõlmab mitmetähenduslike sõnade õiget tõlgendamist kontekstis (näiteks „pank“ rahaasutuse või kaldana), mõistete vaheliste seoste tuvastamist ja väidete sisu järgi liigitamist. See on aluseks rakendustele nagu klienditagasiside analüüs, küsimustele vastamine või otsingusüsteemid, mis peaksid mõistma ka erinevalt sõnastatud sama tähendusega päringuid.

NLP
tähendus
+1