如何优化嵌入以实现低延迟检索?

如何优化嵌入以实现低延迟检索?

像Word2Vec和GloVe这样的词嵌入是词的密集向量表示,它们根据文本中的共现模式捕获它们的语义和句法关系。这些嵌入将具有相似含义的单词映射到高维空间中靠近的点。

Word2Vec使用神经网络通过从其上下文预测单词 (Skip-Gram) 或预测给定单词的周围单词 (CBOW) 来学习嵌入。另一方面,GloVe使用矩阵分解方法从语料库中捕获全局共现统计数据。两种方法都创建嵌入,这些嵌入对单词之间的关系进行编码,例如类比 (例如,“king-man woman = queen”)。

这些嵌入被广泛用于NLP任务,如文本分类,情感分析和机器翻译。虽然有效,但它们是静态的,这意味着一个词无论其上下文如何都具有相同的表示形式。

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