Контекстные векторы – это векторное представление слов, фраз и текстов, используемое в обработке естественного языка для анализа текста и определения его семантического контекста, что помогает поисковым системам лучше понимать содержание и релевантность страницы заданной тематике и поисковому намерению пользователя.
Контекстные векторы, или как их еще называют, векторные представления слов, являются мощным инструментом в области обработки естественного языка (NLP). Они позволяют нам представить слова и фразы в виде числовых векторов, фиксируя при этом смысловые связи между ними.
Представьте, что у вас есть словарь, но вместо определений каждое слово представлено списком чисел. Эти числа отражают смысл слова, основываясь на том,в каком контекстеоно обычно встречается в тексте. Слова с похожими значениями или используемые в похожих контекстах будут иметь похожие векторы.
В современной практике SEO контекстные векторы ошибочно называют LSI. Представители Google неоднократно уточняли, что не используют латентно-семантическое индексирование в своих алгоритмах. Это устаревший алгоритм, не предназначенный с обработкой больших объёмов текста и крайне затратный по ресурсам. На практике даже в теоретических работах дистрибутивная семантика такого рода чаще упоминается в контексте LSA и LDA, а после 2015 года термин LSI используется только как термин из маркетинга, примерно понятный заказчикам услуг по SEO.
Как создаются контекстные векторы
Существует множество алгоритмов для создания контекстных векторов, среди которых наиболее популярны:
Word2Vec:Этот алгоритм обучается на огромном массиве текста и предсказывает вероятность появления слова, основываясь на его соседях.
GloVe (Global Vectors for Word Representation):GloVe использует глобальную статистику совместной встречаемости слов в корпусе текста для создания векторов.
FastText:Этот алгоритм похож на Word2Vec, но работает на уровне символов, что позволяет учитывать морфологическую информацию о словах.
Чем полезны контекстные векторы
Контекстные векторы нашли широкое применение в различных задачах NLP, например:
Семантический поиск: поиск документов или информации, основываясь на смысле запроса, а не на точном совпадении слов.
Машинный перевод: сопоставление слов и фраз на разных языках, основываясь на их семантической близости.
Анализ тональности текста:определение эмоциональной окраски текста (положительная, отрицательная, нейтральная).
Автоматическое реферирование: создание кратких изложений больших текстов (суммаризация).
Чат-боты: создание более “умных” чат-ботов, которые могут понимать контекст разговора.
Преимущества использования
Улавливание семантики:Векторы фиксируют смысловые связи между словами, что позволяет решать задачи, выходящие за рамки простого анализа текста.
Повышение эффективности:Использование векторов часто приводит к повышению точности и качества работы NLP-систем.
Универсальность:Контекстные векторы могут быть использованы для решения широкого спектра задач.
Некоторые слова могут относиться к самым разным темам и предметным областям. Эти предметные области представляются в виде нечетких облаков, состоящих из словарей различных коммуникативных элементов, относящихся к разным множествам..
Например, слово “Бетховен” может принимать разные значения, определяемые только за счёт контекста. В одном случае предметная область определяется словами “соната, концерт, Германия, глухота” – здесь речь идёт о композиторе. Ряд “сенбернар, США, 1992, Джон Путч” – речь о сериале про собаку. Ряд “доставка, корма, адреса” чётко определяет, что речь идёт о зоомагазине “Бетховен”.
Благодаря контекстным векторам и связям между ними поисковая система может лучше понять, о чем идёт речь в заданном документе, оценить полноту соответствия запросу и предоставить пользователю более точную выдачу.
Эффективным может считаться домен знаний, содержащий от 40 до 50 терминов, благодаря которым алгоритм может быстро идентифицировать конкретную предметную область. Поисковая система сопоставляет эти данные со своим графом знаний, чтобы лучше понимать контекст.
Известно, что контекстные векторы являются важной частью алгоритма RankBrain. Подробнее об этом можно прочитать в статье Томаса Миколова из команды Google Brain.
Контекстные векторы и эмбеддинги
Векторные вложения (embeddings) и контекстные векторы – это, по сути, одно и то же.
Векторное вложение (embedding)– это общий термин, который относится к представлению объекта (слова, изображения, пользователя) в виде вектора чисел.
Контекстный вектор– это специфичный тип векторного вложения, который используется для представления слов и фраз в NLP. Он называется “контекстным”, потому что значения в векторе определяются контекстом, в котором слово встречается в тексте.
Таким образом, можно сказать, что:
Все контекстные векторы являются векторными вложениями.
Не все векторные вложения являются контекстными векторами.
Например, у вас могут быть векторные вложения для изображений, пользователей социальных сетей или товаров в интернет-магазине. Эти вложения не будут считаться “контекстными” в том смысле, как мы говорим о контексте слов в тексте.
В чем же тогда заключается разница в терминологии?
Термин“векторное вложение”более общий и используется в различных областях, таких как машинное обучение, NLP, рекомендательные системы.
Термин“контекстный вектор”более специфичен и используется преимущественно в NLP для обозначения векторов, представляющих слова или фразы с учетом их контекста.
В большинстве случаев, когда речь идет о векторах слов в NLP, термины “контекстный вектор” и “векторное вложение” взаимозаменяемы.
Контекстные векторы в SEO помогают определить семантическую близость и связь между текстовыми элементами, улучшают релевантность контента и помогают поисковым системам лучше понимать содержание веб-страниц. Это позволяет улучшить качество поисковых результатов для пользователей и повысить видимость веб-сайтов в поисковых системах.
