Welcher Begriff beschreibt numerische Vektordarstellungen, die KI- und NLP-Modelle verwenden, um die Bedeutung von realen Objekten und Konzepten innerhalb von Text zu erfassen?

Embeddings sind numerische Vektordarstellungen, die die semantische Bedeutung von Wörtern, Phrasen oder ganzen Dokumenten in einem hochdimensionalen Raum erfassen. Sie ermöglichen es KI- und NLP-Modellen, Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen Konzepten zu verstehen. Tokens sind die grundlegenden Einheiten, in die Text für die Verarbeitung zerlegt wird (z. B. Wörter oder Satzzeichen), aber sie selbst sind keine numerischen Darstellungen der Bedeutung. Models sind die gesamten KI-Systeme oder Algorithmen, die Embeddings nutzen, aber nicht die Embeddings selbst. Binaries beziehen sich auf Daten in einem binären Format, was zu allgemein ist und nicht spezifisch für die Bedeutungserfassung in NLP.