Satzrepräsentationen

Sentence Embeddings sind eine Schlüsseltechnologie im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, die darauf abzielt, Sätze in feste Vektordarstellungen umzuwandeln, um ihre semantische und kontextuelle Information zu erfassen. Durch tiefes Lernen können Sentence Embeddings textuelle Daten in einen hochdimensionalen Raum abbilden, was eine effiziente Berechnung und Vergleich von Satzähnlichkeiten ermöglicht. Diese Technologie ist von großer Bedeutung für Anwendungen wie Sentimentanalyse, Textklassifizierung und Informationsabruf und verbessert erheblich die Leistungsfähigkeit und Generalisierungsfähigkeit von Modellen.