Технология глубокого понимания контекста в современных нейросетях работает на основе архитектуры трансформеров. vc.ru Она позволяет учитывать контекст всего предложения или текста, а не только соседние слова. vc.ru
Некоторые особенности работы технологии:
- Механизм внимания. vc.ru Позволяет модели фокусироваться на важных частях текста. vc.ru Например, в предложении «Я пошёл в банк, чтобы снять деньги» модель понимает, что «банк» — это финансовая организация, а не берег реки, благодаря контексту. vc.ru
- Обучение на огромных массивах текстов. vc.ru Модели запоминают паттерны и структуры языка. vc.ru Чем больше данных у модели, тем точнее её предсказания. vc.ru
- Двунаправленное обучение. zentyx.ru Модель способна лучше понимать смысл каждого слова, так как анализирует его в контексте всего предложения. zentyx.ru
Некоторые модели, которые используют технологию глубокого понимания контекста:
- BERT. zentyx.ru Использует трансформеры для анализа текстов в двух направлениях (слева направо и справа налево), что позволяет создавать более глубокие контекстуальные представления. zentyx.ru
- ELMo. zentyx.ru Использует двунаправленные LSTM-сети для генерации динамических контекстуальных представлений слов. zentyx.ru Отличается способностью генерировать разные представления одного и того же слова в разных контекстах. zentyx.ru