Question Answering with Embedded Context

Texteinbettung für Frage und Beantwortung

Texteinbettung:

Der Einbettungsprozess wandelt Text in einen n-dimensionalen Vektor um

Anwendungsfälle:

• Suche: Wo die Ergebnisse nach Relevanz für eine Abfragebarstellung bewertet werden
• Clustering: Wo Textzeichenfolgen nach Ähnlichkeit gruppiert werden
• Empfehlungen: Wenn Elemente mit zugehörigen Textzeichenfolgen empfohlen werden
• Anomalieerkennung: Wenn Ausreißer mit wenig Verwandtschaft identifiziert werden
• Diversity -Messung: Wenn Ähnlichkeitsverteilungen analysiert werden
• Klassifizierung: Wenn Textzeichenfolgen nach ihrem ähnlichsten Etikett klassifiziert werden

Projektbeschreibung:

Entwickelte einen ausgefeilten Ansatz zur Verbesserung der Beantwortung der Frage mithilfe von Texteinbindungstechniken. Das Projekt konzentriert sich auf die Konvertierung von Textinformationen zu Start-ups in Vektoren, wobei anschließend diese Vektoren zu integriert sind, um Abfragen kontextuelles Verständnis hinzuzufügen. Das zentrale Ziel bestand darin, die Leistung eines Abfragebetriebsmodells durch die Bereitstellung eines relevanten Kontextes zu verbessern.

Projekt Highlights:

Verwendete fortgeschrittene Texteinbettungsmethoden, um Startinformationen in numerische Vektoren umzuwandeln. Integrierte diese Vektoren, um Abfragen mit dem Kontext zu bereichern und die Reaktionsgenauigkeit des Abfragebetriebsmodells zu verbessern. Implementierte Dokumentenähnlichkeit unter Verwendung der Kosinusähnlichkeit, um den relevantesten Kontext für eine bestimmte Abfrage zu identifizieren. Erreichte eine verbesserte Leistung in Frage, die das injizierte kontextbezogene Verständnis beantwortet.

Fähigkeiten verwendet:

• Texteinbettung
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Ähnlichkeit des Dokuments
• Openai API
• Schnelltechnik