Model pembenaman digunakan pada carian semantik

Model pembenaman carian semantik ialah model pemprosesan bahasa semula jadi berdasarkan teknologi pembelajaran mendalam. Matlamatnya adalah untuk menukar data teks kepada perwakilan vektor berterusan untuk memudahkan komputer memahami dan membandingkan persamaan semantik antara teks. Melalui model ini, kita boleh mengubah maklumat teks ke dalam bentuk yang boleh diproses oleh komputer, seterusnya mencapai carian semantik yang lebih tepat dan cekap.

Konsep teras model pembenaman carian semantik adalah untuk memetakan perkataan atau frasa dalam bahasa semula jadi kepada ruang vektor berdimensi tinggi, supaya vektor dalam ruang vektor ini boleh mewakili maklumat semantik teks dengan berkesan. Perwakilan vektor ini boleh dilihat sebagai pengekodan maklumat semantik. Dengan membandingkan jarak dan persamaan antara vektor yang berbeza, carian semantik dan pemadanan teks boleh dicapai. Pendekatan ini membolehkan kami mendapatkan semula dokumen yang berkaitan berdasarkan perkaitan semantik dan bukannya padanan teks mudah, dengan itu meningkatkan ketepatan dan kecekapan carian.

Teknologi teras model pembenaman carian semantik termasuk vektor perkataan dan pengekodan teks. Vektor perkataan ialah proses menukar perkataan dalam bahasa semula jadi kepada vektor yang biasa digunakan termasuk Word2Vec dan GloVe. Pengekodan teks ialah proses menukar keseluruhan teks ke dalam model biasa termasuk BERT, ELMo dan FastText. Model ini dilaksanakan menggunakan teknologi pembelajaran mendalam, melatih teks melalui rangkaian saraf, mempelajari maklumat semantik dalam teks dan mengekodkannya ke dalam perwakilan vektor. Perwakilan vektor ini boleh digunakan untuk carian semantik, klasifikasi teks, mendapatkan maklumat dan tugas lain untuk meningkatkan ketepatan dan kecekapan enjin carian. Melalui aplikasi vektor perkataan dan pengekodan teks, kita boleh lebih memahami dan menggunakan maklumat semantik data teks.

Dalam aplikasi praktikal, model pembenaman carian semantik sering digunakan dalam pengelasan teks, perolehan maklumat, sistem pengesyoran dan medan lain. Butirannya adalah seperti berikut:

1 Pengelasan teks

Pengkelasan teks ialah tugas penting dalam pemprosesan bahasa semula jadi, dan matlamatnya adalah untuk membahagikan teks kepada kategori yang berbeza. Model pembenaman carian semantik boleh menukar data teks kepada perwakilan vektor dan kemudian menggunakan algoritma pengelasan untuk mengklasifikasikan vektor untuk mencapai pengelasan teks. Dalam aplikasi praktikal, model pembenaman carian semantik boleh digunakan untuk tugas seperti penapisan spam, klasifikasi berita dan analisis sentimen.

2. Pencarian maklumat

Pencarian maklumat merujuk kepada proses mencari dan mendapatkan maklumat yang berkaitan melalui sistem komputer. Model pembenaman carian semantik boleh mengekod kedua-dua pernyataan pertanyaan pengguna dan teks dalam pustaka teks ke dalam vektor, dan kemudian mencapai padanan carian dengan mengira persamaan antara vektor. Dalam aplikasi praktikal, model pembenaman carian semantik boleh digunakan untuk tugas seperti enjin carian, sistem menjawab soalan pintar dan graf pengetahuan.

3. Sistem pengesyoran

Sistem pengesyoran ialah teknologi yang mengesyorkan produk atau perkhidmatan yang diminati kepada pengguna berdasarkan tingkah laku sejarah dan ciri minat peribadi mereka. Model pembenaman carian semantik boleh menggunakan perwakilan vektor untuk mewakili ciri pengguna dan item, dan kemudian mengesyorkan item yang serupa kepada pengguna dengan mengira persamaan antara vektor. Dalam aplikasi praktikal, model pembenaman carian semantik boleh digunakan untuk tugasan seperti pengesyoran e-dagang, pengesyoran video dan pengesyoran muzik.

4. Terjemahan mesin

Terjemahan mesin merujuk kepada proses menggunakan teknologi komputer untuk menterjemah satu bahasa semula jadi ke bahasa semula jadi yang lain. Model pembenaman carian semantik boleh mengekod kedua-dua bahasa sumber dan teks bahasa sasaran ke dalam vektor, dan kemudian mencapai terjemahan dengan mengira persamaan dan jarak antara vektor. Dalam aplikasi praktikal, model pembenaman carian semantik boleh digunakan untuk terjemahan dalam talian, terjemahan teks dan tugasan lain.

5. Penjanaan bahasa semula jadi

Penjanaan bahasa semula jadi merujuk kepada proses penggunaan teknologi komputer untuk menghasilkan teks bahasa semula jadi yang mematuhi peraturan bahasa dan logik semantik. Model pembenaman carian semantik boleh mengekod maklumat kontekstual ke dalam vektor, dan kemudian menggunakan model generatif untuk menjana teks bahasa semula jadi yang mematuhi peraturan bahasa dan logik semantik. Dalam aplikasi praktikal, model pembenaman carian semantik boleh digunakan untuk tugasan seperti ringkasan teks, terjemahan mesin dan dialog pintar.

Pada masa ini, model pembenaman carian semantik telah digunakan secara meluas. Antaranya, BERT ialah salah satu model pengekodan teks yang paling biasa digunakan Ia menggunakan struktur rangkaian Transformer dan telah mencapai hasil yang baik dalam pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Selain BERT, terdapat beberapa model pengekodan teks lain, seperti ELMo, FastText, dsb. Mereka masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dan boleh dipilih mengikut keperluan tugas tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Model pembenaman digunakan pada carian semantik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!