Question Answering with Embedded Context

Incrustación de texto para preguntas y respuesta

Incrustación de texto:

El proceso de incrustación convierte el texto en un vector n-dimensional

Casos de uso:

• Búsqueda: donde los resultados se clasifican por relevancia para una cadena de consulta
• Agrupación: donde las cadenas de texto se agrupan por similitud
• Recomendaciones: donde se recomiendan los elementos con cadenas de texto relacionadas
• Detección de anomalías: donde se identifican los valores atípicos con poca relación
• Medición de diversidad: donde se analizan las distribuciones de similitud
• Clasificación: donde las cadenas de texto se clasifican por su etiqueta más similar

Descripción del proyecto:

Desarrolló un enfoque sofisticado para mejorar la respuesta de las preguntas utilizando técnicas de incrustación de texto. El proyecto se centra en convertir la información textual relacionada con las nuevas empresas en vectores, lo que posteriormente integra estos vectores para agregar una comprensión contextual a las consultas. El objetivo central era mejorar el rendimiento de un modelo de finalización de consultas proporcionando un contexto relevante.

Lo más destacado del proyecto:

Empleado Metodologías de incrustación de texto avanzado para transformar la información de inicio en vectores numéricos. Integró estos vectores para enriquecer las consultas con contexto, mejorando la precisión de respuesta del modelo de finalización de la consulta. La similitud de documentos implementada utilizando la similitud de coseno para identificar el contexto más relevante para una consulta dada. Logró un rendimiento mejorado en cuestión de respuesta a través de la comprensión contextual inyectada.

Habilidades utilizadas:

• Incrustación de texto
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
• Similitud de documentos
• API OPERAI
• Ingeniería rápida