Embedding

term_id: embedding

Category: basic_concepts

Definition

Gli embedding sono rappresentazioni vettoriali dense dei dati in cui le relazioni semantiche sono preservate nello spazio geometrico. Convertendo input categorici o ad alta dimensionalità in vettori di lunghezza fissa, il modello

Summary

Una tecnica che mappa oggetti discreti come parole o immagini in spazi vettoriali continui.

Key Concepts

  • Spazio Vettoriale
  • Somiglianza Semantica
  • Riduzione della Dimensionalità
  • Rappresentazione Continua

Use Cases

  • Attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come l’analisi del sentiment
  • Sistemi di raccomandazione per la corrispondenza utente-articolo
  • Recupero di immagini basato sulla somiglianza visiva

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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