Kontekst odgrywa istotną rolę w ludzkich rozmowach, ułatwiając płynną komunikację i zrozumienie w różnych aspektach życia.
Modele językowe wykorzystują informacje kontekstowe, kodując konwersacje w reprezentacjach numerycznych zwanych wektorami, przechwytując znaczenie i relacje semantyczne. Wektory te umożliwiają modelom uchwycenie kontekstu, w którym odbywają się rozmowy, niezależnie od tego, czy chodzi o konkretne wyrażenia kulturowe, trwające dyskusje czy inne wskazówki kontekstowe.
W ML i AI są one ważne z następujących powodów:
-
Zrozumienie kontekstu w konwersacyjnej sztucznej inteligencji: Poprzez uchwycenie znaczenia i relacji słów w ramach trwającego dialogu, chatboty i wirtualni asystenci mogą generować spójne i kontekstowo odpowiednie odpowiedzi, poprawiając jakość interakcji.
-
Wydajne wyszukiwanie i rekomendacje: Wektory ułatwiają kontekstowe wyszukiwanie i rekomendacje poprzez przechwytywanie kontekstu zapytań i preferencji użytkowników. Umożliwiają one wyszukiwarkom i systemom rekomendacji pobieranie odpowiednich i kontekstowych wyników, poprawiając dokładność i trafność sugestii.
-
Podobieństwo semantyczne: Wektory NLP mierzą semantyczne podobieństwo między słowami i frazami, umożliwiając zadania takie jak rozszerzanie zapytań, grupowanie i wyszukiwanie informacji.
Pomagają identyfikować powiązane pojęcia i poprawiają dokładność modeli językowych w rozumieniu i generowaniu tekstu.
