Ембединги (Embeddings)
#Edu_ITvocab

Що каже гугл?
Ембединги — це представлення тексту, зображення чи іншого обʼєкта у вигляді вектора чисел, у якому близькі за змістом об'єкти опиняються поруч у багатовимірному просторі, що зберігає їхні семантичні зв'язки.

Складно? Пояснюємо простіше
Візьмемо для прикладу слова: «кіт», «кошеня» та «автомобіль». Щоб комп'ютер міг обробити їх, ембединг перетворює ці слова на вектор чисел, який можна уявити як координати точки на мапі. Оскільки «кіт» та «кошеня» мають схожий зміст, вони опиняться поруч, натомість «автомобіль» розташується далі. Завдяки цьому моделі можуть шукати схожі за змістом тексти, рекомендувати фільми чи відповідати на запитання. Ембединги створюють спеціальні моделі, наприклад Word2Vec чи BERT, а зберігаються вони зазвичай у векторних базах даних.

Кілька прикладів використання
• «Для семантичного пошуку по документації ми порахували ембединги для всіх статей і зберегли їх у векторну базу».
• «Рекомендації в нас прості: беремо ембединг фільму, який сподобався користувачу, і шукаємо найближчі за відстанню».

Бажаєш дізнатися більше? Читай про ембединги та їх використання тут.