Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Семантический поиск
Метод поиска, который понимает намерение и контекстуальный смысл пользовательских запросов, а не основывается исключительно на точном совпадении ключевых слов. Использует методы искусственного интеллекта для интерпретации концепций и отношений между терминами.
Трансформерные модели
Архитектура глубокого обучения, основанная на механизмах внимания, которая позволяет захватывать длинные контекстуальные зависимости в текстах. Эти модели лежат в основе современных систем семантического поиска и понимания естественного языка.
Семантическое внимание
Механизм, позволяющий моделям по-разному взвешивать части текста в зависимости от их релевантности для общего контекста. Семантическое внимание помогает идентифицировать наиболее важные концепции в запросе или документе.
Гибридный поиск
Подход, сочетающий традиционный поиск по ключевым словам (разреженный поиск) с семантическим поиском (плотный поиск) для оптимизации точности и полноты. Этот метод использует сильные стороны каждой техники для предоставления более релевантных результатов.
Векторная индексация
Процесс организации и хранения эмбеддингов в структурах данных, оптимизированных для быстрого поиска схожести. Векторная индексация критически важна для поддержания высокой производительности в крупномасштабных системах семантического поиска.
Плотный поиск
Метод поиска, использующий плотные эмбеддинги для нахождения семантически похожих документов на запрос, в отличие от разреженного поиска, основанного на встречаемости терминов. Отлично справляется с пониманием контекста и абстрактных концепций.
Разреженный поиск
Традиционная техника поиска, основанная на наличии и частоте точных ключевых слов в документах, представленная разреженными векторами. Остается эффективной для специфических запросов с точными терминами.
Семантическое расстояние
Количественная мера семантического разрыва между двумя концепциями или текстами в векторном пространстве, часто вычисляемая через евклидово расстояние или косинусное сходство. Позволяет количественно оценить концептуальную близость независимо от используемых слов.
Векторные запросы
Поисковые запросы, преобразованные в числовые векторы для семантического сравнения с индексированными документами. Этот подход позволяет находить релевантные результаты даже без точного совпадения ключевых слов.
Семантическое векторное пространство
Многомерное представление, где концепции и слова расположены в соответствии с их семантическими взаимосвязями. В этом пространстве геометрическая близость между векторами соответствует смысловому сходству.
Семантическая реконтекстуализация
Процесс адаптации значения термина или фразы в зависимости от общего контекста документа или беседы. Эта техника необходима для понимания нюансов и неоднозначностей естественного языка.