EmbeddingOptionen

EmbeddingOptionen bezeichnet die Auswahlmöglichkeiten bei der Erzeugung und Nutzung von Embeddings, dichten Vektorrepräsentationen von Tokens, Wörtern oder Objekten. Embeddings übertragen semantische Beziehungen in eine numerische Form, die von Algorithmen verarbeitet wird. Die Optionen betreffen Typ, Training, Dimensionalität, Vokabular und Integration in Modelle.

Typen umfassen statische Wort-Embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText), kontextabhängige Embeddings (BERT, RoBERTa), Satz- oder Dokumenten-Embeddings (Sentence-BERT) sowie Graph-Embeddings (node2vec). Unterschiede: statische Embeddings liefern feste Vektoren, kontextabhängige liefern je Kontext variierende Vektoren; Subword-Modelle verbessern die Abdeckung von OOV-Wörtern.

Typische Optionen betreffen Dimensionalität (z. B. 50–768), Vokabularhandhabung (festes Vokabular vs Subword/BPE/SentencePiece), Normalisierung, Initialisierung (zufällig oder vortrainiert) und Lernstatus (eingefroren vs Feinabstimmung). Kontextuelle Embeddings benötigen oft mehr Ressourcen; vortrainierte Embeddings können domänenspezifisch angepasst werden.

In Bibliotheken finden sich Embedding-Schichten mit Parametern wie embedding_dim, padding_idx, max_norm; Entscheidungen zum Gefrieren, zur Nutzung vorkonfigurierter Vektoren und zum Umgang mit OOV. Wichtige Kriterien sind Speicherbedarf, Rechenaufwand, Domänenanpassung und Evaluationsmethoden (intrinsisch vs extrinsisch).

Anwendungsbereiche umfassen natürliche Sprachverarbeitung, Such- und Empfehlungssysteme, Ähnlichkeitsmessungen sowie Klassifikation. Die Wahl der EmbeddingOptionen richtet sich nach Aufgabe, Datenmenge, Domäne und Ressourcen. Oft ergibt sich eine Kombination aus statischen und kontextuellen Embeddings oder eine gezielte Feintuning-Strategie.