Imate težave z umetno inteligenco ali razvojem celotnega paketa? Naši strokovnjaki so vam na voljo za pomoč: prilagojeni nasveti, tehnična integracija in še več. Obrnite se na [email protected].

API za semantično podobnost

Kaj je semantična podobnost?

Semantična podobnost je ugotavljanje, ali imata dva dela besedila enak pomen ali ne.

Morda želite na primer vedeti, ali naslednja dva bloka besedila govorita o isti stvari:

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.

Očitno govorita o isti stvari in imata skoraj enak pomen.

Če bi ta dva bloka besedila poslali modelu semantične podobnosti, bi dobili rezultat 0,90, kar pomeni, da imata po mnenju modela oba vhoda enak pomen. Po drugi strani pa bi nizka ocena pomenila, da vnosa nimata enakega pomena.

Samostalniški kosi

Zakaj uporabljati semantično podobnost?

Kakovost semantične podobnosti se je v zadnjem času močno izboljšala in pripeljala do številnih zanimivih aplikacij. Navajamo nekaj primerov:

Preverjanje plagiatorstva

Na podlagi semantične podobnosti lahko samodejno ugotovite, ali je besedilo parafraza drugega besedila.

Semantično iskanje

Sodobni iskalniki morajo biti sposobni zaznati namen iskalne zahteve in ga nato primerjati z veliko količino vzorcev besedila. To je odlična aplikacija za semantično podobnost.

Analiza mnenj

Zahvaljujoč semantični podobnosti je mogoče analizirati veliko količino tvitov, pogovorov, komentarjev ... in iz njih razbrati nekatere trende.

Sistemi za priporočanje

Na področju priporočanja vsebine (npr. novic, člankov, izdelkov ali filmov) se lahko semantična podobnost uporabi za priporočanje izdelkov, ki so semantično povezani s tistimi, ki jih je uporabnik že všečkal, si jih ogledal ali kupil. Z analizo semantične vsebine elementov lahko sistemi prepoznajo in predlagajo druge elemente s podobnimi temami ali temami, s čimer povečajo personalizacijo in vključenost uporabnikov.

API za semantično podobnost v oblaku NLP

NLP Cloud predlaga API za semantično podobnost, ki omogoča takojšnje izvajanje semantične podobnosti na podlagi modelov Sentence Transformers, kot so Paraphrase Multilingual Mpnet Base v2 in drugi.
Pri teh modelih je odzivni čas (zakasnitev) majhen.

Za več podrobnosti glejte našo dokumentacijo o semantični podobnosti. tukaj.

Lokalno preverjanje semantične podobnosti je ena stvar, zanesljiva uporaba v produkciji pa druga. Z NLP Cloud lahko počnete oboje!

Pogosto zastavljena vprašanja

Kaj je semantična podobnost?

Semantična podobnost je merilo stopnje povezanosti dveh delov besedila (kot so besede, besedne zveze ali dokumenti) po pomenu ali kontekstu. Pogosto se uporablja pri obdelavi naravnega jezika in iskanju informacij za ugotavljanje, kako podobna sta si dva dela besedila glede na njuno semantično vsebino.

Kako se meri semantična podobnost?

Semantična podobnost se meri z različnimi računalniškimi modeli in algoritmi, ki analizirajo pomen besed, besednih zvez ali stavkov in količinsko določajo stopnjo njihove pomenske povezanosti. Tehnike vključujejo kosinusno podobnost na vgrajenih besedah, kot so tiste, ustvarjene z modeli Word2Vec ali BERT, ter kompleksnejše modele, ki upoštevajo kontekstualne nianse ali hierarhične odnose znotraj ontologij.

Kakšna je razlika med semantično podobnostjo in semantičnim iskanjem?

Semantična podobnost in semantično iskanje običajno uporabljata enake tehnike, vendar semantična podobnost primerja dva dela besedila, medtem ko semantično iskanje primerja en del besedila z več dokumenti.

Kakšna je razlika med semantično podobnostjo in semantično sorodnostjo?

Semantična podobnost meri stopnjo sinonimnosti dveh besed ali besednih zvez, pri čemer se osredotoča na njuno podobnost v smislu pomena v istem kontekstu. Nasprotno pa semantična sorodnost zajema vse vrste semantičnih odnosov med pojmi, vključno z antonimijo, pripadnostjo, odnosi med delom in celoto itd., s čimer zajema širši razpon povezav, ki presegajo zgolj podobnost.

Katera orodja in viri so na voljo raziskovalcem, ki se ukvarjajo s semantično podobnostjo?

Raziskovalci, ki se ukvarjajo s semantično podobnostjo, imajo dostop do različnih orodij in knjižnic za obdelavo naravnega jezika, kot so Word2Vec, GloVe in BERT, za ustvarjanje vgradenj ter naborov podatkov, kot so WordSim-353, SentEval in SimLex-999, za ocenjevanje. Poleg tega platforme, kot sta TensorFlow in PyTorch, zagotavljajo celovita okolja za izvajanje in eksperimentiranje z modeli nevronskih mrež, povezanimi z nalogami semantične podobnosti.

Kako oceniti natančnost semantične podobnosti?

Za ocenjevanje natančnosti semantične podobnosti se običajno uporabljajo primerjalne podatkovne zbirke, ki vsebujejo pare besedil, opremljene z ocenami podobnosti, ki jih oceni človek, nato pa se te primerjajo z ocenami, ki jih ustvari model semantične podobnosti, z uporabo metrik, kot so Pearsonova korelacija, Spearmanova korelacija ranga ali povprečna kvadratna napaka (MSE). Bolj ko so ocene modela podobne ocenam, ki jih je ocenil človek, bolj natančen je model.

Katere jezike podpira vaš API umetne inteligence za semantično podobnost?

Podpiramo semantično podobnost v 50 jezikih: italijanščina, japonščina, korejščina, kurdščina, latvijščina, litovščina, makedonščina, malajščina, maratščina, mongolščina, norveški bokmål, perzijščina, poljščina, portugalščina, portugalščina (Brazilija), romunščina, ruščina, slovaščina, slovenščina, srbščina, španščina, švedščina, tajščina, turščina, ukrajinščina, urdu, vietnamščina

Ali lahko brezplačno preizkusim vaš API za semantično podobnost?

Da, tako kot vse modele v oblaku NLP Cloud lahko tudi končno točko API za semantično podobnost preizkusite brezplačno.

Kako vaš API umetne inteligence obravnava zasebnost in varnost podatkov med postopkom semantične podobnosti?

Oblak NLP se osredotoča na zasebnost podatkov že v zasnovi: ne beležimo in ne shranjujemo vsebine zahtevkov, ki jih opravite v našem API. NLP Cloud je skladen s HIPAA in GDPR.