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Question Answering with Embedded Context

Code Source AI

1.0.0

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Texte incorpore pour la question et la réponse

Texte d'intégration:

Le processus d'intégration convertit le texte en un vecteur à n dimensions

Cas d'utilisation:

Recherche: où les résultats sont classés par pertinence pour une chaîne de requête
Clustering: où les chaînes de texte sont regroupées par similitude
Recommandations: où les éléments avec des chaînes de texte connexes sont recommandés
Détection d'anomalies: où les valeurs aberrantes avec peu de parenté sont identifiées
Mesure de la diversité: lorsque les distributions de similitude sont analysées
Classification: où les chaînes de texte sont classées par leur étiquette la plus similaire

Description du projet:

A développé une approche sophistiquée pour améliorer la réponse aux questions en utilisant des techniques d'intégration de texte. Le projet se concentre sur la conversion d'informations textuelles liées aux start-ups en vecteurs, en intégrant ensuite ces vecteurs pour ajouter une compréhension contextuelle aux requêtes. L'objectif central était d'améliorer les performances d'un modèle d'achèvement de requête en fournissant un contexte pertinent.

Faits saillants du projet:

Utilisé des méthodologies de texte avancé pour transformer les informations de démarrage en vecteurs numériques. Intégré ces vecteurs pour enrichir les requêtes avec le contexte, améliorant la précision de la réponse du modèle d'achèvement des requêtes. Mise en œuvre de la similitude des documents en utilisant la similitude des cosinus pour identifier le contexte le plus pertinent pour une requête donnée. Atteint des performances améliorées en question à la réponse à travers la compréhension contextuelle injectée.