Terminų žodynas

Žodžių įterpiniai

Kas yra Žodžių įterpiniai?

Žodžių įterpiniai pateikia žodžius kaip skaitinius vektorius, kad panašios prasmės žodžiai vektorių erdvėje būtų arti vienas kito, pavyzdžiui, „automobilis“ ir „transporto priemonė“. Tokie metodai kaip Word2Vec ar GloVe šiuos vektorius išmoksta iš didelių tekstų kiekių. Jie buvo svarbus žingsnis kalbos apdorojime, pavyzdžiui, paieškai ar klasifikavimui; šiandienos kalbos modeliai naudoja kontekstinius įterpinius, kuriuose žodis pateikiamas skirtingai, priklausomai nuo sakinio.

Kaip padeda KI.ordo

KI.ordo žinių paieška nenaudoja įterpinių, o taiko BM25 raktažodžių paiešką tiesiai serveryje.

Temos

NLP
Vektoriai
Semantika

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją

← Visi terminai

Susiję terminai

Įterpties vektorius (embedding)

Įterpties vektorius (įterptis, angl. embedding) – tai skaičių sąrašas, vaizduojantis žodžio, sakinio ar dokumento prasmę taip, kad panašaus turinio tekstai atsiduria arti vienas kito. Tai leidžia pastebėti, pavyzdžiui, kad „atšaukimas“ ir „sutarties nutraukimas“ yra susiję, nors neturi bendrų žodžių. Įterptys yra daugelio semantinės paieškos sistemų, rekomendacijų paslaugų ir RAG taikomųjų programų pagrindas; jas skaičiuoja specialiai apmokyti modeliai.

vektorius
semantinė paieška
+1

Gensim

„Gensim“ yra atvirojo kodo „Python“ biblioteka dideliems tekstų rinkiniams analizuoti. Ji žinoma dėl temų modelių, tokių kaip LDA, žodžių vektorių mokymo (pavyzdžiui, „Word2Vec“, „FastText“ ir „Doc2Vec“) ir dokumentų palyginimo pagal panašumą. Kadangi „Gensim“ apdoroja duomenis dalimis, ji gali tvarkyti ir korpusus, kurie netelpa į atmintį. Tipinis naudojimas: tūkstančių klientų komentarų automatinis grupavimas pagal pasikartojančias temas.

Python biblioteka
temų modeliavimas
+1

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

Natūralios kalbos apdorojimas – DI šaka, leidžianti kompiuteriams analizuoti, suprasti ir generuoti žmonių kalbą tekstu ar žodžiu. Jis apima tokias užduotis kaip vertimas, klasifikavimas, apibendrinimas, nuotaikų analizė ir atsakymai į klausimus. Kadaise dominavo taisyklės ir statistiniai metodai; šiandien sritį formuoja dideli kalbos modeliai.

NLP
Kalba
+1

Semantinė analizė

Semantinė analizė nagrinėja kalbos prasmę – ne tik kokie žodžiai pasitaiko, bet ir ką jais norima pasakyti. Tai apima dviprasmių žodžių teisingą interpretavimą kontekste (pavyzdžiui, „bankas“ kaip finansų įstaiga ar upės krantas), ryšių tarp sąvokų atpažinimą ir teiginių klasifikavimą pagal turinį. Ji yra pagrindas tokioms programoms kaip klientų atsiliepimų analizė, atsakymai į klausimus ar paieškos sistemos, kurios turi suprasti ir skirtingai suformuluotas tos pačios prasmės užklausas.

NLP
prasmė
+1