Embedding

term_id: embedding

Category: basic_concepts

Definition

Embeddings sind dichte Vektordarstellungen von Daten, bei denen semantische Beziehungen im geometrischen Raum erhalten bleiben. Durch die Umwandlung kategorialer oder hochdimensionaler Eingaben in Vektoren fester Länge ermöglichen sie…

Summary

Eine Technik, die diskrete Objekte wie Wörter oder Bilder in kontinuierliche Vektorräume abbildet.

Key Concepts

  • Vektorraum
  • Semantische Ähnlichkeit
  • Dimensionsreduktion
  • Kontinuierliche Darstellung

Use Cases

  • Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Stimmungsanalyse
  • Empfehlungssysteme zur Zuordnung von Nutzern und Artikeln
  • Bildersuche basierend auf visueller Ähnlichkeit

Code Example

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import numpy as np
# Simulating a simple embedding lookup
embeddings = np.random.rand(100, 128)
word_index = 5
vector = embeddings[word_index]

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