AI 词汇表
人工智能完整词典
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BERT嵌入
由BERT生成的上下文表示，根据单词在句子中特定上下文捕捉其含义。
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段嵌入
BERT中使用的向量表示，用于区分文本的不同段落（例如，理解任务中的句子A和B）。
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静态嵌入
每个单词独立于上下文的固定向量表示，由Word2Vec或GloVe等模型生成。
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句子嵌入
捕捉整个句子全局含义的单一向量表示，用于语义相似性和分类任务。
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文档嵌入
对整个文档进行向量化，在连续向量空间中保留不同文档之间的语义关系。
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向量空间模型
将文本对象表示为多维空间中的向量的代数模型，便于相似性计算。
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微调嵌入
通过在目标数据上继续训练，将预训练嵌入适配到特定领域或任务的过程。
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嵌入层
将离散标记索引转换为连续密集向量的神经网络层，作为大多数NLP模型的第一层。
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