Mehrwortausdrucksembedding

Das Einbetten von mehrwortigen Ausdrücken ist eine wichtige Aufgabe in der Natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, Phrasen, die aus mehreren Wörtern bestehen, in hochdimensionale Vektorräume zu transformieren, um ihre semantische und kontextuelle Information zu erfassen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, die Genauigkeit und Robustheit von Sprachmodellen bei der Verarbeitung komplexer lexikalischer Strukturen durch das Lernen von Vektordarstellungen für mehrwortige Ausdrücke zu verbessern. Der Anwendungswert von mehrwortigen Ausdrucks-Embeddings ist weitreichend, da sie die Leistung in Bereichen wie maschinelle Übersetzung, Sentimentanalyse und Named Entity Recognition erheblich steigern können, was die Fähigkeiten des Systems zur Verständnis- und Generierungskraft stärkt.