Verarbeitung natürlicher Sprache 23 – Schlüsselschritte im NLP: die Prinzipien und Anwendungen der Satzeinbettung und werden in verschiedenen Formen umgesetzt

Hallo zusammen, ich bin Wei Xue AI. Heute werde ich Ihnen die wichtigsten Schritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache 23-NLP vorstellen: die Prinzipien und Anwendungen der Satzeinbettung, die in verschiedenen Formen implementiert werden können. Die Satzeinbettung ist eine Vektordarstellung, die Sätze einer festen Dimension zuordnet. Sie wird häufig im NLP verwendet und ist auch ein Schritt beim Aufbau von Worteingaben in das Modell. Durch die Umwandlung von Sätzen in Vektordarstellungen können Computer Textdaten besser verstehen und verarbeiten. In diesem Artikel werden mehrere Modelle zum Implementieren der Worteinbettung verwendet, darunter die Modelle Word2Vec, Doc2Vec und BERT, und sie werden auf Satzeinbettungsaufgaben angewendet. Diese vorab trainierten Modelle lernen durch groß angelegtes unbeaufsichtigtes Lernen umfangreiche semantische Informationen aus riesigen Textdaten und sind in der Lage, qualitativ hochwertige Satzeinbettungen zu erzeugen.

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Projekthintergrund und Bedeutung
3. Grundlagen der Satzeinbettung
4. Methode zur Verwirklichung
   1. Word2Vec
   2. Doc2Vec
   3. BERT