Was würden Sie antworten, wenn wir Sie nach der Beziehung zwischen diesen beiden Linien fragen?
Erstens: Was ist Texteinbettung?
Zweitens: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (1600 weitere Elemente, die hier aufgenommen werden müssen)
Die meisten Menschen würden die Verbindung zwischen ihnen nicht erkennen. In der ersten Zeile wird nach der Bedeutung von “Einbettung” im Klartext gefragt, aber die zweite Zeile mit all den Zahlen ergibt für uns Menschen keinen Sinn.
In der Tat ist die zweite Zeile die Darstellung (Einbettung) der ersten Zeile. Es wurde mit dem Modell text-embedding-ada-002 von OpenAI GPT -3 erstellt.
Bei diesem Verfahren wird die Frage in eine Reihe von Zahlen umgewandelt, die der Computer verwendet, um die Bedeutung hinter den Wörtern zu verstehen.
Wenn Sie sich auch den Kopf zerbrochen haben, um ihre Beziehung zu entschlüsseln, ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie.
Wir haben die Grundlagen der Texteinbettung und die 8 wichtigsten Modelle behandelt, die es zu kennen gilt!
Lesen wir weiter.
Was sind Modelle zur Texteinbettung?
Haben Sie sich jemals gefragt, wie KI-Modelle und Computeranwendungen verstehen, was wir zu sagen versuchen?
Das stimmt, sie verstehen nicht, was wir sagen.
Tatsächlich “verankern” sie unsere Anweisungen, um effektiv zu arbeiten.
Immer noch verwirrt? Okay, vereinfachen wir das Ganze.
Im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz ist dies eine Technik, die komplexe und mehrdimensionale Daten wie Text, Bilder oder andere Arten von Darstellungen in einen Raum mit geringerer Dimensionalität vereinfacht.
Die Einbettung zielt darauf ab, die Verarbeitung von Informationen durch Computer zu erleichtern, z. B. bei der Verwendung von Algorithmen oder bei der Durchführung von Berechnungen mit diesen Informationen.
Sie dient daher als Vermittlersprache für Maschinen.
Bei der Texteinbettung geht es jedoch darum, Textdaten – wie Wörter, Sätze oder Dokumente – in Vektoren umzuwandeln, die in einem niedrigdimensionalen Vektorraum dargestellt werden.
Die numerische Form soll die semantischen Beziehungen, den Kontext und den Sinn des Textes vermitteln.
Die Modelle zur Textkodierung wurden entwickelt, um die Ähnlichkeiten von Wörtern oder kurzen Schriftstücken in der Kodierung zu erhalten.
Folglich würden Wörter, die dieselben Bedeutungen bezeichnen und die in ähnlichen sprachlichen Kontexten stehen, in diesem mehrdimensionalen Raum einen engen Vektor haben.
Die Texteinbettung zielt darauf ab, das maschinelle Verstehen näher an das Verständnis der natürlichen Sprache heranzuführen, um die Effektivität der Verarbeitung von Textdaten zu verbessern.
Da wir bereits wissen, wofür die Texteinbettung steht, wollen wir den Unterschied zwischen der Worteinbettung und diesem Ansatz betrachten.
Worteinbettung VS Texteinbettung: Was ist der Unterschied?
Sowohl Worteinbettungen als auch Texteinbettungen gehören zu verschiedenen Arten von Einbettungsmodellen. Hier sind die wichtigsten Unterschiede.
- Die Worteinbettung befasst sich mit der Darstellung von Wörtern als festdimensionale Vektoren in einem bestimmten Text. Bei der Texteinbettung geht es jedoch um die Umwandlung ganzer Textabsätze, Sätze oder Dokumente in numerische Vektoren.
- Worteinbettungen sind nützlich bei wortstufenorientierten Aufgaben wie dem Verstehen natürlicher Sprache, der Stimmungsanalyse und der Berechnung von Wortähnlichkeiten. Gleichzeitig eignen sich Texteinbettungen besser für Aufgaben wie die Zusammenfassung von Dokumenten, die Informationsbeschaffung und die Klassifizierung von Dokumenten, die das Verständnis und die Analyse größerer Textabschnitte erfordern.
- In der Regel stützt sich die Worteinbettung auf den lokalen Kontext, der bestimmte Wörter umgibt. Da die Texteinbettung jedoch einen ganzen Text als Kontext betrachtet, ist sie umfassender als die Worteinbettung. Sie strebt danach, die vollständige Semantik der gesamten Textinformation zu erfassen, so dass die Algorithmen die gesamte Sinnstruktur und die Verbindungen zwischen den Sätzen oder Dokumenten kennen können.
Die 8 wichtigsten Modelle zur Texteinbettung, die Sie kennen müssen
Was die Modelle zur Texteinbettung betrifft, so gibt es eine Reihe innovativer Techniken, die die Art und Weise, wie Computer Textinformationen verstehen und verwalten, revolutioniert haben.
Im Folgenden werden acht einflussreiche Modelle zur Texteinbettung vorgestellt, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI-gesteuerte Anwendungen maßgeblich beeinflusst haben:
1. Word2Vec
Dieses bahnbrechende Modell, bekannt als Word2Vec, erzeugt Worteinbettungen, die im Grunde Darstellungen der umgebenden Kontextwörter sind, die auf festdimensionale Vektoren abgebildet werden.
Sie deckt Ähnlichkeiten zwischen Wörtern auf und zeigt semantische Beziehungen, die es Algorithmen ermöglichen, Wortbedeutungen in Abhängigkeit von der Umgebung, in der sie verwendet werden, zu verstehen.
2. GloVE (globale Vektoren für die Wortdarstellung)
Anstatt sich nur auf statistisch wichtige Beziehungen zwischen Wörtern innerhalb eines bestimmten Kontexts zu konzentrieren, erzeugt GloVe aussagekräftige Wortdarstellungen, die die Beziehungen zwischen Wörtern im gesamten Korpus widerspiegeln.
3. FastText
FastText wurde von der KI-Forschung von Facebook entwickelt und stellt Wörter als Säcke von n-Grammen dar, wobei es Informationen über Teilwörter verwendet. Es hilft, OOVs effektiv unterzubringen und hebt Ähnlichkeiten in der Morphologie verschiedener Wörter hervor.
4. ELMO (Einbettungen aus Sprachmodellen)
Um Kontext für Worteinbettungen zu liefern, stützt sich ELMO auf die internen Zustände eines tiefen bidirektionalen Sprachmodells.
Dies sind Worteinbettungen, die den gesamten Satzzusammenhang erfassen und somit aussagekräftiger sind.
5. BERT (Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren)
BERT ist ein transformatorbasiertes Modell, das darauf ausgelegt ist, den Kontext von Wörtern bidirektional zu verstehen.
Es kann die Bedeutung eines Wortes auf der Grundlage seines Kontextes aus vorangehenden und nachfolgenden Wörtern interpretieren und ermöglicht so ein genaueres Sprachverständnis.
6. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
GPT-Modelle sind Meister der Spracherzeugung. Diese Modelle sagen das nächste Wort in einer Sequenz voraus und erzeugen einen kohärenten Text, indem sie während des Vortrainings aus großen Mengen von Textdaten lernen.
7. Doc2Vec
Doc2Vec, eine Erweiterung von Word2Vec, ist in der Lage, ganze Dokumente oder Absätze in Vektoren fester Größe einzubetten. Dieses Modell weist den Dokumenten eindeutige Repräsentationen zu und ermöglicht so Ähnlichkeitsvergleiche zwischen Texten.
8. USE (Universal Sentence Encoder)
Die Einbettungen für ganze Sätze oder Absätze werden von einem Google-Tool namens USE vorgenommen. Es kodiert effizient unterschiedliche Textlängen in Vektoren fester Größe, wobei die semantische Bedeutung berücksichtigt wird und ein einfacher Vergleich von Sätzen möglich ist.
Häufig gestellte Fragen:
1. Welchen Wert hat die Einbettung von Text in eine SaaS-Plattform oder ein Unternehmen?
Verbesserte Modelle zur Texteinbettung erweitern SaaS-Plattformen, indem sie das Verständnis von nutzergenerierten Daten erleichtern. Sie bieten intelligente Suchkapazitäten, ein personalisiertes Nutzererlebnis mit Vorschlägen und eine fortschrittliche Stimmungsanalyse, die zu einem höheren Maß an Nutzerbindung führt und damit bestehende Nutzer an sich bindet.
2. Was sind die wichtigsten Überlegungen für die Einführung eines Modells zur Texteinbettung?
Bei der Implementierung von Modellen zur Texteinbettung sind unter anderem folgende Aspekte wichtig
- Kompatibilität des Modells mit den Zielen der Anwendung
- Skalierbarkeit für große Datenmengen
- Interpretierbarkeit der erzeugten Einbettungen und
- Ressourcen, die für eine effektive Integration von Computern erforderlich sind.
3. Welche einzigartigen Merkmale von Texteinbettungsmodellen können zur Verbesserung von SaaS-Lösungen genutzt werden?
Ja, in der Tat verbessern Modelle zur Texteinbettung SaaS-Lösungen erheblich, insbesondere bei der Überprüfung von Kundenrezensionen, bei Algorithmen zur Neuordnung von Artikeln, beim Kontextverständnis für Bots und bei der schnellen Datenabfrage, wodurch die Erfahrungen der Endnutzer und die Rentabilität gesteigert werden.
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