используют механизм внимания (attention mechanism), позволяющий модели фокусироваться на различных частях входных данных при генерации выхода. Это значительно улучшило качество обработки последовательностей, особенно длинных текстов.
Ключевые концепции в современном NLP:
1. Контекстные эмбеддинги: В отличие от статических word embeddings, контекстные эмбеддинги (например, BERT) учитывают контекст, в котором используется слово.
2. Transfer Learning: Использование предобученных на больших объемах данных моделей для решения специфических задач с меньшим количеством размеченных данных.
3. Few-shot и Zero-shot Learning: Способность модели выполнять задачи с минимальным количеством примеров или вообще без них.
4. Многоязычные модели: Модели, способные работать с множеством языков одновременно.
Токенизация и векторное представление данных
Токенизация – это процесс разбиения текста на более мелкие части, называемые токенами. Токены могут представлять собой слова, части слов или даже отдельные символы. Токенизация является важным шагом предобработки в NLP, так как она преобразует сырой текст в формат, который может быть обработан машинным обучением и нейронными сетями.
Типы токенизации:
1. Токенизация на уровне слов: Разбиение текста на отдельные слова.
2. Токенизация на уровне подслов: Разбиение слов на более мелкие части (например, WordPiece, используемый в BERT).
3. Токенизация на уровне символов: Разбиение текста на отдельные символы.
После токенизации каждый токен должен быть представлен в числовом формате, понятном для машины. Это достигается с помощью векторного представления данных.
Векторное представление (embedding) – это способ представления слов или токенов в виде векторов в многомерном пространстве. Основная идея заключается в том, что слова со схожим значением или использованием должны находиться близко друг к другу в этом пространстве.
Ключевые концепции векторного представления:
1. One-hot encoding: Простейший способ представления, где каждое слово кодируется вектором, в котором все элементы, кроме одного, равны нулю.
2. Word embeddings: Более продвинутый метод, где слова представляются в виде плотных векторов фиксированной длины. Популярные методы включают Word2Vec, GloVe и FastText.
3. Контекстные эмбеддинги: Современные модели, такие как BERT, генерируют различные векторные представления для одного и того же слова в зависимости от контекста его использования.
4. Sentence embeddings: Векторные представления целых предложений или даже абзацев.
Важно отметить, что процесс токенизации и векторного представления данных может существенно влиять на производительность NLP-моделей. Выбор подходящего метода зависит от конкретной задачи и характеристик обрабатываемого языка.
Понимание того, как ИИ воспринимает и обрабатывает информацию, особенно в контексте обработки естественного языка, является ключевым для
