Madde #140NLP & Gömme/sozluk/sentence-embeddings
Sentence Embeddings
Türkçe: Cümle Gömmeleri
Ayrıntılı Tanım
Kelimeleri tek tek vektörleştirmek yerine, cümlenin veya bütün bir paragrafın tamamını tek bir sabit boyutlu (örneğin 768 veya 1536 elemanlı) anlamsal yoğun vektöre dönüştürme işlemidir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
İki uzun cümlenin kelimeleri tamamen farklı olsa bile aynı şeyi anlatıp anlatmadığını (anlamsal benzerlik) tek bir kosinüs hesabı ile mikro saniyelerde ölçmeyi sağlar; modern anlamsal arama (semantic search) ve RAG sistemlerinin temelidir.
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Cümledeki tüm token vektörleri özel bir havuzlama (mean pooling veya `[CLS]` tokeni) ile tek bir vektöre indirgenir ve kontrastif öğrenme ile eğitilerek yakın anlamlı cümleler uzayda yan yana getirilir.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
* Cümle A: "Hava bugün çok yağmurlu."
* Cümle B: "Dışarıda sağanak gök gürültüsü var."
Bu iki cümlenin tek bir ortak kelimesi bile yoktur ama cümle gömme uzayında aralarındaki açı neredeyse 0 derecedir.
Benzer Terimlerden Farkı
Kelime gömmeleri tek tek kelimelerin anlamını taşırken; cümle gömmeleri cümlenin bütüncül ana fikrini tek bir matematiksel koordinata hapseder.
İlişkili Terimler (2)
Doğal Dil İşleme ve Sözcük Gömmeleri
Metin ön işleme, Word2Vec, GloVe, RNN, LSTM ve n-gram modelleri.
Toplam Terim:30 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#139)GPT
Sonraki Terim (#141)Sentence-BERT