この2つの路線の関係について尋ねたら、あなたはどう答えるだろうか？
はじめに テキスト埋め込みとは何か？
セカンド [0.03156438、0.0013196499、-0.0171-56885、-0.0008197554、0.011872382、0.0036221128、-0.0229156626、-0.005692569、…（ここに含めるべき項目はあと1600項目ある］
ほとんどの人は、この2つのつながりは知らないだろう。 1行目は “embedding “の意味を平易に問うているが、2行目は数字ばかりで私たち人間には意味がわからない。
実際、2行目は1行目の表現（埋め込み）である。 OpenAI GPT -3のtext-embedding-ada-002モデルによって作成されました。
このプロセスは、質問を一連の数字に変え、コンピューターがその言葉の背後にある意味を理解するために使用する。
二人の関係を読み解くのに頭を悩ませているなら、この記事を読んでほしい。
テキスト埋め込みの基礎と、その上位8モデルについて解説しました！
さあ、読書を始めよう。
テキスト埋め込みモデルとは？
AIモデルやコンピューター・アプリケーションは、私たちが言おうとしていることをどのように理解しているのだろうかと不思議に思ったことはないだろうか。
その通り、彼らは私たちの言うことを理解していない。
実際、彼らは効果的なパフォーマンスを発揮するために、私たちの指示を “埋め込んで “いるのだ。
まだ迷っているのか？ よし、単純化しよう。
機械学習や人工知能では、テキストや画像などの複雑で多次元なデータを、より次元の低い空間に単純化する技術である。
エンベッディングの目的は、例えばアルゴリズムを使用したり、その上で計算を行ったりする際に、コンピューターが情報を処理しやすくすることである。
そのため、マシンを媒介する言語として機能している。
しかし、テキスト埋め込みは、単語、文章、文書などのテキストデータを取り込み、低次元のベクトル空間で表現されるベクトルに変換することに関係している。
数値形式は、テキストの意味関係、文脈、意味を伝えるためのものである。
テキストエンコーディングモデルは、エンコーディングで保存された単語や短い文章の類似性を提供するために開発された。
その結果、同じ意味を表す単語や、似たような言語的文脈にある単語は、この多次元空間において近いベクトルを持つことになる。
テキスト埋め込みは、テキストデータの処理効率を向上させるために、機械理解を自然言語理解に近づけることを目的としている。
テキスト埋め込みが何を意味するかはすでに知っているので、単語埋め込みとこのアプローチの違いを考えてみよう。
単語の埋め込み VS テキストの埋め込み：その違いは？
単語埋め込みもテキスト埋め込みも、様々なタイプの埋め込みモデルに属する。 主な違いは以下の通りである。
- 単語の埋め込みは、特定のテキストにおける固定次元ベクトルとしての単語の表現に関係する。 しかし、テキスト埋め込みでは、テキストの段落、文、文書全体を数値ベクトルに変換する。
- 単語埋め込みは、自然言語理解、感情分析、単語の類似性の計算など、単語レベル指向のタスクで有用である。 同時に、テキスト埋め込みは、文書の要約、情報検索、文書分類など、より大きなテキストの塊の理解と分析を必要とするタスクにより適している。
- 通常、単語の埋め込みは、特定の単語を取り巻く局所的な文脈に依存する。 しかし、テキスト埋め込みは、テキスト全体を文脈として考えるので、単語埋め込みよりも広い。 アルゴリズムが文章や文書全体の意味構造や相互関係を把握できるように、テキスト情報全体の完全なセマンティクスを把握することを目指している。
知っておくべきテキスト埋め込みモデル トップ8
テキスト埋め込みモデルに関しては、コンピュータがテキスト情報を理解し管理する方法に革命をもたらした革新的な技術が数多くある。
ここでは、自然言語処理（NLP）やAI主導のアプリケーションに大きな影響を与えた8つのテキスト埋め込みモデルを紹介する：
1. ワード2ベック
Word2Vecとして知られるこの先駆的なモデルは、基本的に周囲の文脈の単語を固定次元のベクトルにマッピングした表現である単語の埋め込みを生成する。
単語間の類似性を明らかにし、意味的関係を示すことで、アルゴリズムが、単語が使用される環境に応じて単語の意味を理解することを可能にする。
2. GloVE (単語表現用グローバルベクトル)
GloVeは、特定の文脈における統計的に重要な単語間の関係だけに集中するのではなく、コーパス全体にわたる単語間の関係を反映した意味のある単語表現を生成する。
3. ファストテキスト
Facebook AI Researchによって設計されたFastTextは、単語を文字n-gramの袋として表現し、サブワード情報を利用する。 OOVを効果的に収容し、異なる単語の形態素の類似性を強調するのに役立つ。
4. ELMO（言語モデルからの埋め込み）
単語埋め込みにコンテキストを提供するために、ELMOは深い双方向言語モデルの内部状態に依存している。
これらは、全体的な文の文脈を捉えた単語埋め込みであり、より意味のあるものである。
5. BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現）
BERTは、単語の文脈を双方向に理解するために設計された変換器ベースのモデルである。
前後の文脈から単語の意味を解釈し、より正確な言語理解を可能にする。
6. GPT（生成的事前訓練変換器）
GPTモデルは言語生成の達人だ。 これらのモデルは、事前学習中に膨大なテキストデータから学習することで、一連の流れの中で次の単語を予測し、首尾一貫したテキストを生成する。
7. ドク2ベック
Word2Vecを拡張したDoc2Vecは、文書全体や段落を固定サイズのベクトルに埋め込むことができる。 このモデルは文書に固有の表現を割り当て、テキスト間の類似性比較を可能にする。
8. USE（ユニバーサル・センテンス・エンコーダ）
文全体または段落全体の埋め込みは、USEとして知られるGoogleのツールによって行われる。 これは、異なる長さのテキストを固定サイズのベクトルに効率的に符号化するもので、意味的な意味を考慮し、文の比較をより簡単にすることができる。
よくある質問
1.SaaSプラットフォームや企業にテキストを埋め込む価値とは？
改良されたテキスト埋め込みモデルは、ユーザー生成データの理解を容易にすることで、SaaSプラットフォームを拡大する。 スマートな検索機能、サジェストによるパーソナライズされたユーザーエクスペリエンス、高度なセンチメント分析を提供することで、ユーザーエンゲージメントを高め、既存ユーザーを維持する。
2.テキスト埋め込みモデルを導入する際の主な検討事項は？
テキスト埋め込みモデルを実装する際、重要な考慮点は以下の通りです。
- アプリケーションの目的とモデルの適合性
- 大規模データセットに対するスケーラビリティ
- 生成された埋め込みの解釈可能性と
- 計算機の効果的な統合に必要なリソース。
3.SaaSソリューションを強化するために、テキスト埋め込みモデルのどのようなユニークな機能を使用できますか？
そう、テキスト埋め込みモデルは、SaaSソリューション、特に顧客レビューのレビュー、記事の並べ替えアルゴリズム、ボットの文脈理解、スピーディーなデータ検索を大幅に強化し、一般的にエンドユーザーの経験と収益性を向上させる。