এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
BERT এম্বেডিংস
BERT দ্বারা উৎপন্ন প্রাসঙ্গিক উপস্থাপনা যা বাক্যে তাদের নির্দিষ্ট প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে শব্দের অর্থ ক্যাপচার করে।
সেগমেন্ট এম্বেডিং
BERT-এ ব্যবহৃত ভেক্টর উপস্থাপনা যা পাঠ্যের বিভিন্ন সেগমেন্ট (উদাহরণস্বরূপ, বোধগম্যতার কাজগুলিতে A এবং B বাক্য) আলাদা করতে ব্যবহৃত হয়।
স্ট্যাটিক এম্বেডিং
প্রসঙ্গ নির্বিশেষে প্রতিটি শব্দের জন্য স্থির ভেক্টর উপস্থাপনা, Word2Vec বা GloVe-এর মতো মডেল দ্বারা উৎপন্ন।
সেন্টেন্স এম্বেডিং
একক ভেক্টর উপস্থাপনা যা একটি সম্পূর্ণ বাক্যের সামগ্রিক অর্থ ক্যাপচার করে, শব্দার্থিক সাদৃশ্য এবং শ্রেণীবিভাগের কাজগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
ডকুমেন্ট এম্বেডিং
সম্পূর্ণ নথির ভেক্টরাইজেশন যা একটি অবিচ্ছিন্ন ভেক্টর স্পেসে বিভিন্ন নথির মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ক সংরক্ষণ করে।
ভেক্টর স্পেস মডেল
একটি বীজগণিত মডেল যা সাদৃশ্য গণনাকে সহজতর করার জন্য বহুমাত্রিক স্থানে বস্তুগুলিকে ভেক্টর হিসাবে উপস্থাপন করে।
ফাইন-টিউনিং এম্বেডিংস
লক্ষ্যবস্তু ডেটাতে প্রশিক্ষণ চালিয়ে যাওয়ার মাধ্যমে পূর্ব-প্রশিক্ষিত এম্বেডিংগুলিকে একটি নির্দিষ্ট ডোমেন বা কাজের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার প্রক্রিয়া।
এম্বেডিং লেয়ার
নিউরাল নেটওয়ার্ক স্তর যা বিচ্ছিন্ন টোকেন সূচকগুলিকে ঘন ভেক্টরে রূপান্তর করে, বেশিরভাগ NLP মডেলের প্রথম স্তর হিসেবে কাজ করে।