Question Answering with Embedded Context
1.0.0
กระบวนการฝังตัวแปลงข้อความเป็นเวกเตอร์ N มิติ
พัฒนาวิธีการที่ซับซ้อนเพื่อเพิ่มการตอบคำถามโดยใช้เทคนิคการฝังข้อความ โครงการมุ่งเน้นไปที่การแปลงข้อมูลข้อความที่เกี่ยวข้องกับการเริ่มต้นเป็นเวกเตอร์ต่อมารวมเวกเตอร์เหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มความเข้าใจตามบริบทให้กับการสืบค้น วัตถุประสงค์หลักคือการปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองการสืบค้นโดยการให้บริบทที่เกี่ยวข้อง
ใช้วิธีการฝังข้อความขั้นสูงเพื่อแปลงข้อมูลเริ่มต้นเป็นเวกเตอร์ตัวเลข บูรณาการเวกเตอร์เหล่านี้เข้ากับการสืบค้นกับบริบทเพิ่มความแม่นยำในการตอบสนองของแบบสอบถามที่สมบูรณ์แบบ ใช้เอกสารที่คล้ายคลึงกันโดยใช้ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์เพื่อระบุบริบทที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับการสืบค้นที่กำหนด บรรลุประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุงในการตอบคำถามผ่านความเข้าใจบริบทที่ฉีด
