Question Answering with Embedded Context - Question Answering with Embedded Context

Question Answering with Embedded Context

Kode Sumber AI

1.0.0

Unduh

Teks yang menanamkan untuk pertanyaan dan menjawab

Teks Embedding:

Proses penyematan mengubah teks menjadi vektor n-dimensi

Gunakan kasus:

Pencarian: Di mana hasilnya diperingkat berdasarkan relevansi dengan string kueri
Clustering: Di mana string teks dikelompokkan berdasarkan kesamaan
Rekomendasi: Di mana item dengan string teks terkait direkomendasikan
Deteksi Anomali: Di mana outlier dengan sedikit keterkaitan diidentifikasi
Pengukuran Keragaman: Di mana distribusi kesamaan dianalisis
Klasifikasi: Di mana string teks diklasifikasikan berdasarkan labelnya yang paling mirip

Deskripsi Proyek:

Mengembangkan pendekatan canggih untuk meningkatkan pertanyaan menjawab dengan memanfaatkan teknik embedding teks. Proyek ini berfokus pada konversi informasi tekstual yang terkait dengan start-up menjadi vektor, selanjutnya mengintegrasikan vektor-vektor ini untuk menambahkan pemahaman kontekstual ke dalam pertanyaan. Tujuan utama adalah untuk meningkatkan kinerja model penyelesaian kueri dengan memberikan konteks yang relevan.

Sorotan proyek:

Metodologi embedding teks lanjutan yang dipekerjakan untuk mengubah informasi start-up menjadi vektor numerik. Mengintegrasikan vektor -vektor ini untuk memperkaya kueri dengan konteks, meningkatkan akurasi respons model penyelesaian kueri. Kesamaan dokumen yang diimplementasikan menggunakan kesamaan kosinus untuk mengidentifikasi konteks yang paling relevan untuk kueri yang diberikan. Mencapai peningkatan kinerja yang dipertanyakan melalui pemahaman kontekstual yang disuntikkan.