Konteksti vektorid

Kontekstivektor, tuntud ka kui konteksti esitusvektor, on loomuliku keele töötlemise (NLP) ja tehisintellekti (AI) oluline komponent. See on fikseeritud pikkusega arvväärtuste maatriks, mis esindab terminite, fraaside, sõnade või tekstide komplekti konteksti. Kontekstivektorit kasutatakse sõnade semantilise sarnasuse, lausete vaheliste semantiliste suhete ja teksti sentimenti mõõtmiseks ja väljendamiseks.

Kontekstivektori kaks peamist komponenti on vektori suund või vektori orientatsioon ja selle pikkus või suurus. Vektori suund näitab, kas sarnased terminid on omavahel seotud või mitte. Vektori pikkus tähistab terminitevahelise seose tugevust. Konteksti esitused kipuvad olema täpsemad, tugevamad ja tõlgendatavamad, kui võrrelda mittekontekstuaalsete esitustega.

Kontekstivektorit võib selle tuumaks pidada teatud terminite kogumiga seotud semantilise teabe kokkuvõtteks. Seda kasutatakse nimetatud terminite tähenduse, sentimenti ja seose mõõtmiseks ning see aitab tuvastada seoseid ja suundumusi tekstiandmetes. Selle rakenduste näideteks on teksti klassifitseerimine, sentimentide analüüs, semantiline sarnasus ja automatiseeritud küsimustele vastamine.

Kontekstivektoreid kasutatakse ka dokumentide rühmitamisel ja kokkuvõtete tegemisel. Dokumentide rühmitamine on dokumentide kogumite rühmitamine tähenduslikeks klastriteks. Kontekstivektorite abil on võimalik paremini mõista dokumentidevahelisi sarnasusi ja seoseid. Kontekstivektoreid kasutatakse ka dokumentide automatiseeritud kokkuvõtete tegemisel, kus sisu on kitsendatud ja kokku võetud, et tabada kõige olulisemad punktid.

Kontekstivektorid on NLP ja AI osana leidnud olulise rakenduse masintõlkes ja otsingumootori optimeerimises. Kontekstivektoreid kasutatakse järjest enam masinõppemudelite koolitamiseks ja hindamiseks. Seoses rakenduste arvu suurenemisega on kontekstivektoritest kindlasti saamas oluline ja oluline tööriist tänapäevase andmetöötlusmaailma esirinnas.