Vektor Konteks

Vektor Konteks, juga dikenal sebagai Vektor Representasi Konteks, merupakan komponen penting dalam Natural Language Processing (NLP) dan Artificial Intelligence (AI). Ini adalah matriks nilai numerik dengan panjang tetap yang mewakili konteks sekumpulan istilah, frasa, kata, atau teks. Vektor Konteks digunakan untuk mengukur dan mengekspresikan kesamaan semantik antar kata, hubungan semantik antar kalimat, dan sentimen suatu teks.

Dua komponen utama dari Vektor Konteks adalah arah vektor atau orientasi vektor dan panjang atau besarnya. Arah vektor menunjukkan apakah suku-suku serupa saling berhubungan atau tidak. Panjang vektor mewakili kekuatan hubungan antar suku. Representasi konteks cenderung lebih akurat, kuat, dan dapat diinterpretasikan jika dibandingkan dengan representasi non-kontekstual.

Pada intinya, Vektor Konteks dapat dilihat sebagai semacam ringkasan informasi semantik yang terkait dengan sekumpulan istilah. Ini digunakan untuk mengukur makna, sentimen, dan hubungan istilah-istilah tersebut dan membantu mengidentifikasi hubungan dan tren dalam data tekstual. Contoh penerapannya meliputi klasifikasi teks, analisis sentimen, kesamaan semantik, dan penjawab pertanyaan otomatis.

Vektor Konteks juga digunakan dalam tugas pengelompokan dan peringkasan dokumen. Pengelompokan dokumen adalah proses mengelompokkan kumpulan dokumen ke dalam kelompok-kelompok yang bermakna. Dengan bantuan Vektor Konteks, pemahaman yang lebih baik tentang persamaan dan hubungan antar dokumen dapat dicapai. Vektor Konteks juga digunakan dalam peringkasan dokumen secara otomatis, yang isinya dipersempit dan diringkas untuk menangkap poin terpenting.

Vektor Konteks, sebagai bagian dari NLP dan AI, telah menemukan aplikasi penting dalam terjemahan mesin dan optimasi mesin pencari. Vektor Konteks semakin banyak digunakan untuk melatih dan mengevaluasi model pembelajaran mesin. Dengan meningkatnya jumlah aplikasi, Vektor Konteks tentunya menjadi alat yang penting dan esensial di garis depan dunia komputasi modern.