Który termin opisuje numeryczne reprezentacje wektorowe, których modele AI i NLP używają do uchwycenia znaczenia rzeczywistych obiektów i koncepcji w tekście?

Embeddings to numeryczne reprezentacje wektorowe, które modele AI i NLP wykorzystują do uchwycenia znaczenia słów, fraz lub innych obiektów w tekście. Pozwalają one na przekształcenie danych tekstowych w formę zrozumiałą dla algorytmów uczenia maszynowego, zachowując relacje semantyczne między nimi. Dzięki temu podobne słowa lub koncepcje mają podobne wektory w przestrzeni wielowymiarowej. Tokens (tokeny) to podstawowe jednostki tekstu (np. słowa, pod-słowa), ale nie są one reprezentacjami znaczenia. Models (modele) to algorytmy lub struktury, które uczą się na danych, ale same w sobie nie są reprezentacjami znaczenia. Binaries (pliki binarne) to ogólny termin na dane w formacie binarnym, niezwiązany bezpośrednio z reprezentacją znaczenia w NLP.