Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
BERT Embeddings
Representações contextuais geradas pelo BERT que capturam o significado das palavras com base no seu contexto específico na frase.
Segment Embedding
Representações vetoriais usadas no BERT para distinguir diferentes segmentos de texto (por exemplo, frases A e B em tarefas de compreensão).
Static Embedding
Representações vetoriais fixas para cada palavra independentemente do contexto, geradas por modelos como Word2Vec ou GloVe.
Sentence Embedding
Representação vetorial única que captura o significado global de uma frase inteira, usada para tarefas de similaridade semântica e classificação.
Document Embedding
Vetorização de documentos inteiros que preserva as relações semânticas entre diferentes documentos em um espaço vetorial contínuo.
Vector Space Model
Modelo algébrico que representa objetos textuais como vetores em um espaço multidimensional para facilitar cálculos de similaridade.
Fine-tuning Embeddings
Processo de adaptação de embeddings pré-treinados a um domínio ou tarefa específica continuando o treinamento em dados direcionados.
Embedding Layer
Camada de rede neural que transforma índices de tokens discretos em vetores densos contínuos, servindo como primeira camada na maioria dos modelos de NLP.