Lernen semantischer Repräsentationen

"Das Lernen semantischer Repräsentationen" bezieht sich auf den Prozess des Extrahierens und Konstruierens semantischer Repräsentationen von Wörtern, Phrasen und Sätzen aus großen Mengen an Textdaten unter Verwendung von Deep Learning und anderen Techniken. Das Ziel ist es, Vektordarstellungen zu generieren, die die semantischen Merkmale linguistischer Einheiten genau widerspiegeln, um das Verständnis und die Generalisierungsfähigkeiten des Modells bei natursprachlichen Aufgaben zu verbessern. Sein Anwendungswert ist weitreichend und umfasst, aber ist nicht darauf beschränkt, Sentimentanalyse, maschinelle Übersetzung, Frage-Antwort-Systeme und Textklassifizierung, was die Intelligenz und die Benutzerinteraktionsqualität des Systems erheblich steigern kann.