Võitlevad tehisintellekti või täieliku arendusega? Meie eksperdid on siin, et teid juhendada: kohandatud nõuanded, tehniline integratsioon ja palju muud. Võtke ühendust aadressil [email protected].

Semantilise sarnasuse API

Mis on semantiline sarnasus?

Semantiline sarnasus seisneb selles, et tuvastatakse, kas 2 tekstil on sama tähendus või mitte.

Näiteks võiksite teada, kas 2 järgmist tekstiplokki räägivad samast asjast:

Batch inference is very powerful because it will take almost the same time for your model to address several requests as it takes to address 1 request. Under the hood some operations will be factorized, so that instead of doing everything n times, the model only has to do it once.
Batch inference is a good way for your model to address more requests faster. Some operations are actually factorized in order to do things only once.

Nad räägivad selgelt samast asjast ja neil on peaaegu sama tähendus.

Nende kahe tekstiploki saatmine semantilise sarnasuse mudelile annaks tulemuseks 0,90, mis tähendab, et mudeli kohaselt on neil kahel sisendil sama tähendus. Teisest küljest tähendaks madal skoor, et sisendid ei ole sama tähendusega.

Nomen Chunks

Miks kasutada semantilist sarnasust?

Semantilise sarnasuse kvaliteet on viimasel ajal oluliselt paranenud ja see on toonud kaasa palju huvitavaid rakendusi. Siin on mõned näited:

Plagiaadi kontrollimine

Tänu semantilisele sarnasusele saab automaatselt tuvastada, kas tekst on teise teksti parafraas.

Semantiline otsing

Kaasaegsed otsingumootorid peavad suutma tuvastada otsingupäringu taga olevat kavatsust ja seejärel sobitada seda kavatsust suure hulga tekstinäidetega. See on suurepärane rakendus semantilise sarnasuse jaoks.

Arvamuste analüüs

Tänu semantilisele sarnasusele on võimalik analüüsida tohutut hulka tweete, vestlusi, kommentaare... ja seejärel tuvastada neist mõningaid trende.

Soovitussüsteemid

Sisu soovitamise valdkonnas (nt uudised, artiklid, tooted või filmid) saab semantilist sarnasust kasutada selleks, et soovitada objekte, mis on semantiliselt seotud nendega, mis kasutajale varem meeldisid, mida ta on vaadanud või ostnud. Analüüsides esemete semantilist sisu, saavad süsteemid tuvastada ja soovitada teisi sarnaste teemade või teemadega esemeid, suurendades personaalsust ja kasutaja kaasamist.

NLP Cloudi semantilise sarnasuse API

NLP Cloud pakub välja semantilise sarnasuse API, mis võimaldab semantilist sarnasust teostada kohe, tuginedes Sentence Transformersi mudelitele, nagu Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2 ja muud.
Nende mudelite reageerimisaeg (latentsus) on madal.

Lisateavet leiate meie dokumentatsioonist semantilise sarnasuse kohta. siin.

Semantilise sarnasuse testimine lokaalselt on üks asi, kuid selle usaldusväärne kasutamine tootmises on hoopis teine asi. NLP Cloudi abil saate teha mõlemat!

Proovige semantilist sarnasust
tasuta

Korduma kippuvad küsimused

Mis on semantiline sarnasus?

Semantiline sarnasus on kahe tekstiosa (näiteks sõnade, fraaside või dokumentide) tähenduse või konteksti seotuse määr. Seda kasutatakse sageli loomuliku keele töötlemisel ja teabe otsimisel, et määrata, kui sarnased on kaks tekstiosa nende semantilise sisu poolest.

Kuidas mõõdetakse semantilist sarnasust?

Semantilist sarnasust mõõdetakse mitmesuguste arvutusmudelite ja algoritmide abil, mis analüüsivad sõnade, fraaside või lausete tähendust ja määravad, mil määral need on tähenduslikult seotud. Meetodid hõlmavad kosinuslike sarnasuste määramist sõnade embedding'ute alusel, näiteks Word2Vec või BERT-mudelite abil genereeritavad mudelid, samuti keerulisemad mudelid, mis võtavad arvesse kontekstuaalseid nüansse või ontoloogiate hierarhilisi suhteid.

Mis vahe on semantilisel sarnasusel ja semantilisel otsingul?

Semantiline sarnasus ja semantiline otsing kasutavad tavaliselt samu meetodeid, kuid semantiline sarnasus võrdleb 2 tekstiosa, samas kui semantiline otsing võrdleb 1 tekstiosa paljude dokumentidega.

Mis vahe on semantilisel sarnasusel ja semantilisel seotusel?

Semantiline sarnasus mõõdab, mil määral kaks sõna või fraasi on sünonüümsed, keskendudes nende sarnasusele tähenduse poolest samas kontekstis. Seevastu semantiline seotus hõlmab mis tahes liiki semantilist suhet mõistete vahel, sealhulgas antonüümsust, kuuluvust, osa-kogum suhet jne, hõlmates seega laiemat valikut seoseid kui pelgalt sarnasus.

Millised vahendid ja ressursid on semantilise sarnasusega tegelevate teadlaste käsutuses?

Semantilise sarnasusega tegelevatel teadlastel on juurdepääs mitmesugustele loomuliku keele töötlemise vahenditele ja raamatukogudele, nagu Word2Vec, GloVe ja BERT, mis võimaldavad luua sisseehitusi, ning hindamiseks on olemas sellised andmekogumid nagu WordSim-353, SentEval ja SimLex-999. Lisaks pakuvad platvormid nagu TensorFlow ja PyTorch põhjalikke keskkondi semantilise sarnasuse ülesannetega seotud närvivõrgumudelite rakendamiseks ja katsetamiseks.

Kuidas hinnata semantilise sarnasuse täpsust?

Semantilise sarnasuse täpsuse hindamiseks kasutatakse tavaliselt võrdlusandmestikke, mis sisaldavad tekstipaare, mis on märgendatud inimese poolt hinnatud sarnasuse hindega, ja seejärel võrreldakse neid semantilise sarnasuse mudeli poolt genereeritud hindega, kasutades selliseid mõõdikuid nagu Pearsoni korrelatsioon, Spearmani korrelatsioon või keskmine ruudu viga (MSE - Mean Squared Error). Mida lähemal on mudeli hinded inimese hinnangul saadud hindele, seda täpsemaks peetakse mudelit.

Milliseid keeli toetab teie AI API semantilise sarnasuse jaoks?

Me toetame semantilist sarnasust 50 keeles: Inglise, eesti, hispaania, hollandi, horvaadi, eesti, hiina (lihtsustatud), hiina (traditsiooniline), katalaani, guajaarati, gruusia, gruusia, gruusia, guajaarati, heebrea, hindi, hindi, indoneesia, taani, tšehhi, soome, ungari, indoneesia, tšehhi, itaalia, jaapani, korea, kurdi, läti, leedu, makedoonia, malai, marathi, mongoolia, norra bokmål, pärsia, poola, portugali, portugali (Brasiilia), rumeenia, vene, slovaki, sloveeni, serbia, hispaania, rootsi, tai, türgi, ukraina, urdu, vietnami...

Kas ma võin teie semantilise sarnasuse API-d tasuta proovida?

Jah, nagu kõiki NLP Cloudi mudeleid, saab ka semantilise sarnasuse API lõpp-punkti testida tasuta.

Kuidas teie tehisintellekti API käsitleb andmete privaatsust ja turvalisust semantilise sarnasuse protsessi ajal?

NLP Cloud keskendub andmete privaatsusele: me ei logi ega salvesta meie API-le tehtud päringute sisu. NLP Cloud on nii HIPAA kui ka GDPR-i nõuetele vastav.
Proovige semantilist sarnasust
tasuta