Добро пожаловать! Многие из нас сейчас стараются находить время для регулярных прогулок и занятий спортом, даже когда жизнь становится всё более насыщенной. Автор решил сделать бег частью ежедневной рутины и, как и многие люди, выбрал покупку беговых кроссовок онлайн. Поиск по запросу «running shoes» в приложении для покупок выявил загадку: товары также были помечены как walking shoes, sports shoes и sports sneakers, хотя в запросе использовалась только одна фраза. Это вызвало вопрос о том, как приложение понимает, что эти термины связаны, и привело автора к понятию эмбеддингов слов.
Эмбеддинги важны far beyond приложений для покупок. Большие языковые модели используют их для обработки запросов, а на них также опираются ИИ-ассистенты, которые извлекают информацию из интернета для формирования ответов, — метод, известный как Retrieval-Augmented Generation (RAG). Современные поисковые системы часто сочетают сопоставление ключевых слов, эмбеддинги и модели ранжирования, но эмбеддинги играют центральную роль в выявлении семантических связей и поиске информации по смыслу, а не только по точному совпадению слов.
Эмбеддинг — это числовое представление чего-либо, и в эмбеддингах слов каждое слово представлено вектором чисел. Это отличается от TF-IDF — статистического метода, который взвешивает термины по частоте их появления в документе и по тому, насколько они распространены в коллекции. Эмбеддинги слов, напротив, обучают вектор для каждого слова на основе того, как оно используется вместе с другими словами, поэтому связи выводятся из самих данных.
Следующий вопрос — что означает выученное векторное представление и как происходит это обучение. Если взять для простого примера систему поиска в интернет-магазине, идея становится яснее: слова, употребляемые в похожих контекстах, получают похожие векторы, что позволяет системе связать «running shoes» с «sports shoes» даже без точного совпадения.
Часто задаваемый вопрос: Как эмбеддинги слов понимают, что два разных слова связаны?
Эмбеддинги слов обучают вектор для каждого слова на основе того, как оно используется с другими словами в данных. Слова, встречающиеся в похожих контекстах, получают похожие векторы, поэтому система может считать такие термины, как «running shoes» и «sports shoes», связанными, даже если сами слова различаются.
Источник: Towards Data Science · Сводку подготовил HeadlinesBriefing