Il vettore di contesto, noto anche come vettore di rappresentazione del contesto, è un componente importante nell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e nell'intelligenza artificiale (AI). È una matrice di valori numerici di lunghezza fissa che rappresentano il contesto di un insieme di termini, frasi, parole o testi. Il vettore di contesto viene utilizzato per misurare ed esprimere la somiglianza semantica tra le parole, le relazioni semantiche tra le frasi e il sentimento di un testo.
I due componenti principali di un vettore di contesto sono la direzione del vettore o l'orientamento del vettore e la sua lunghezza o grandezza. La direzione del vettore indica se termini simili sono correlati tra loro oppure no. La lunghezza del vettore rappresenta la forza della relazione tra i termini. Le rappresentazioni del contesto tendono ad essere più accurate, robuste e interpretabili rispetto alle rappresentazioni non contestuali.
Fondamentalmente, un vettore di contesto può essere visto come una sorta di riepilogo delle informazioni semantiche associate a un insieme di termini. Viene utilizzato per misurare il significato, il sentimento e la relazione di detti termini e aiuta a identificare le relazioni e le tendenze nei dati testuali. Esempi delle sue applicazioni includono la classificazione del testo, l'analisi del sentiment, la somiglianza semantica e la risposta automatizzata alle domande.
I vettori di contesto vengono utilizzati anche nelle attività di clustering e riepilogo dei documenti. Il clustering di documenti è il processo di raggruppamento di una raccolta di documenti in cluster significativi. Con l'aiuto dei vettori di contesto è possibile ottenere una migliore comprensione delle somiglianze e delle relazioni tra i documenti. I vettori di contesto vengono utilizzati anche nel riepilogo automatizzato dei documenti, in cui il contenuto viene ristretto e riepilogato in modo da catturare i punti più importanti.
I vettori di contesto, come parte della PNL e dell'intelligenza artificiale, hanno trovato importanti applicazioni nella traduzione automatica e nell'ottimizzazione dei motori di ricerca. I vettori di contesto vengono sempre più utilizzati per addestrare e valutare modelli di machine learning. Con il numero crescente di applicazioni, i vettori di contesto stanno sicuramente diventando uno strumento importante ed essenziale in prima linea nel mondo informatico moderno.