Чтобы понять ИИ узнайте что такое
Опубликовано: 2025-05-23 19:39:10
узнайте что такое токенизатор и векторые представления .. дальше вам станет все понятно надеюсь...
Давайте рассмотрим этот раздел более подробно.Векторные представления слов - это способ представления слов в виде векторов в многомерном пространстве. Эти векторы называются "векторами слов" или "word embeddings". Идея заключается в том, чтобы присвоить каждому слову вектор, который отражает его семантическое значение и mối связь с другими словами.
Когда мы говорим, что векторные представления слов "король" и "королева" близки в векторном пространстве, мы имеем в виду, что их векторы находятся рядом друг с другом в этом пространстве. Это означает, что слова "король" и "королева" имеют схожие семантические значения или контексты, в которых они используются.
Почему это происходит?
Во время обучения векторных представлений, алгоритм анализирует大量 текстовых данных и выявляетpatterns и отношения между словами. Если слова "король" и "королева" часто используются в схожих контекстах (например, в предложениях, описывающих монархов или королевские семьи), алгоритм будет считать, что они имеют схожие семантические значения.
В результате, векторы слов "король" и "королева" будут иметь схожие координаты в векторном пространстве. Это можно представить себе как два точки в пространстве, которые находятся рядом друг с другом.
Примеры близости векторов
* Слова "король" и "королева" близки, поскольку они оба относятся к монархам.
* Слова "банк" и "финансы" близки, поскольку они оба связаны с финансовыми учреждениями и операциями.
* Слова "акции" и "облигации" близки, поскольку они оба являются финансовыми инструментами.
Зачем это нужно?
Близость векторов слов позволяет нам использовать их в различных приложениях, таких как:
1. Поиск синонимов: Мы можем найти слова, которые близки к данному слову в векторном пространстве, и использовать их как синонимы.
2. Анализ текста: Мы можем использовать векторные представления для анализа тональности текста, определения тем и категорий.
3. Машинный перевод: Мы можем использовать векторные представления для улучшения качества машинного перевода.
Векторные представления слов - это мощный инструмент для анализа и обработки текстовых данных. Они позволяют нам уловить семантические отношения между словами и использовать их в различных приложениях.
к примеру текст из 10мб после векторизации разростается в 100мб и это при не самой сайзовой векторизации ... можно делать и борльше ... и теперь представьте как там все запутано
Давайте рассмотрим этот раздел более подробно.Векторные представления слов - это способ представления слов в виде векторов в многомерном пространстве. Эти векторы называются "векторами слов" или "word embeddings". Идея заключается в том, чтобы присвоить каждому слову вектор, который отражает его семантическое значение и mối связь с другими словами.
Когда мы говорим, что векторные представления слов "король" и "королева" близки в векторном пространстве, мы имеем в виду, что их векторы находятся рядом друг с другом в этом пространстве. Это означает, что слова "король" и "королева" имеют схожие семантические значения или контексты, в которых они используются.
Почему это происходит?
Во время обучения векторных представлений, алгоритм анализирует大量 текстовых данных и выявляетpatterns и отношения между словами. Если слова "король" и "королева" часто используются в схожих контекстах (например, в предложениях, описывающих монархов или королевские семьи), алгоритм будет считать, что они имеют схожие семантические значения.
В результате, векторы слов "король" и "королева" будут иметь схожие координаты в векторном пространстве. Это можно представить себе как два точки в пространстве, которые находятся рядом друг с другом.
Примеры близости векторов
* Слова "король" и "королева" близки, поскольку они оба относятся к монархам.
* Слова "банк" и "финансы" близки, поскольку они оба связаны с финансовыми учреждениями и операциями.
* Слова "акции" и "облигации" близки, поскольку они оба являются финансовыми инструментами.
Зачем это нужно?
Близость векторов слов позволяет нам использовать их в различных приложениях, таких как:
1. Поиск синонимов: Мы можем найти слова, которые близки к данному слову в векторном пространстве, и использовать их как синонимы.
2. Анализ текста: Мы можем использовать векторные представления для анализа тональности текста, определения тем и категорий.
3. Машинный перевод: Мы можем использовать векторные представления для улучшения качества машинного перевода.
Векторные представления слов - это мощный инструмент для анализа и обработки текстовых данных. Они позволяют нам уловить семантические отношения между словами и использовать их в различных приложениях.
к примеру текст из 10мб после векторизации разростается в 100мб и это при не самой сайзовой векторизации ... можно делать и борльше ... и теперь представьте как там все запутано
