의학 텍스트 용 문장 임베딩

의료 생물학적 텍스트를 위한 문장 임베딩은 의료 생물학 분야의 텍스트를 고차원 벡터 표현으로 변환하는 기술로, 텍스트 내의 의미 정보와 맥락적 관계를 포착하는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 사전 학습된 모델이나 특정 작업을 위한 미세 조정을 통해 의료 생물학적 엔티티와 개념 간의 복잡한 연관성을 반영하는 벡터를 생성하여, 정보 검색, 문서 분류, 지식 그래프 구축 등의 작업의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 이러한 임베딩 벡터는 문서 간의 의미적 유사성을 계산하는 데 도움을 주는 뿐만 아니라, 의료 생물학 데이터의 깊은 분석과 지능적인 해석을 촉진합니다.