Fogalomtár

Szóbeágyazások

Mi a(z) Szóbeágyazások?

A szóbeágyazások a szavakat numerikus vektorokként ábrázolják úgy, hogy a hasonló jelentésű szavak közel kerüljenek egymáshoz a vektortérben, például az „autó” és a „jármű”. Az olyan módszerek, mint a Word2Vec vagy a GloVe, ezeket a vektorokat nagy szövegmennyiségből tanulják. Fontos lépést jelentettek a nyelvfeldolgozásban, például a keresésnél vagy az osztályozásnál; a mai nyelvi modellek kontextuális beágyazásokat használnak, amelyekben egy szót a mondattól függően másképp ábrázolnak.

Így segít a KI.ordo

A KI.ordo tudáskeresése nem beágyazásokat, hanem közvetlenül a szerveren futó BM25 kulcsszavas keresést használ.

Témák

NLP
Vektorok
Szemantika

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Beágyazási vektor

A beágyazási vektor (embedding) számok listája, amely egy szó, mondat vagy dokumentum jelentését úgy ábrázolja, hogy a hasonló tartalmú szövegek közel kerüljenek egymáshoz. Így felismerhető például, hogy a „felmondás” és a „szerződés megszüntetése” összefügg, noha nincs bennük közös szó. A beágyazások sok szemantikus keresőrendszer, ajánlószolgáltatás és RAG-alkalmazás alapját képezik; speciálisan betanított modellek számítják ki őket.

vektor
szemantikus keresés
+1

Gensim

A Gensim egy nyílt forráskódú Python-könyvtár nagy szöveggyűjtemények elemzéséhez. Ismert a témamodellekről, például az LDA-ról, a szóvektorok (például Word2Vec, FastText és Doc2Vec) tanításáról, valamint a dokumentumok hasonlóság szerinti összehasonlításáról. Mivel a Gensim az adatokat darabokban dolgozza fel, olyan korpuszokat is képes kezelni, amelyek nem férnek el a memóriában. Tipikus felhasználás: több ezer ügyfélvélemény automatikus csoportosítása visszatérő témák szerint.

Python-könyvtár
témamodellezés
+1

Természetesnyelv-feldolgozás (NLP)

A természetesnyelv-feldolgozás az MI azon ága, amely lehetővé teszi, hogy a számítógépek elemezzék, megértsék és előállítsák az emberi nyelvet szövegben vagy beszédben. Olyan feladatokat fed le, mint a fordítás, az osztályozás, az összefoglalás, a hangulatelemzés és a kérdés-felelet. Egykor a szabályok és a statisztikai módszerek uralták; ma a területet a nagy nyelvi modellek alakítják.

NLP
Nyelv
+1

Szemantikai elemzés

A szemantikai elemzés a nyelv jelentését vizsgálja – nem csak azt, hogy mely szavak szerepelnek, hanem azt is, mit értünk alattuk. Ide tartozik a többértelmű szavak helyes értelmezése a kontextusban (például a „bank” mint pénzintézet vagy folyópart), a fogalmak közötti kapcsolatok felismerése és az állítások tartalom szerinti besorolása. Ez az alapja olyan alkalmazásoknak, mint az ügyfélvisszajelzések elemzése, a kérdés-felelet, vagy az olyan keresőrendszerek, amelyeknek a különbözőképpen megfogalmazott, de azonos jelentésű kérdéseket is érteniük kell.

NLP
jelentés
+1