Setningsvektorer

Setningsvektorer er numeriske representasjoner av setninger som brukes i naturlig språkbehandling (NLP). De omskriver tekst til et fast antall tall, slik at setninger kan sammenlignes, klassifiseres og integreres i maskinlæringsmodeller. En god setningsvektor gjenspeiler semantikk, syntaks og kontekstuelle nyanser i teksten.

Tilnærminger til setningsvektorer deles ofte inn i statiske og kontekstuelle metoder. Statistiske tilnærminger produserer ofte en vektor ved å aggregere ordvektorer (for eksempel gjennom gjennomsnitt eller TF‑IDF); disse er raske å beregne, men føler ofte manglende kontekst og flertydighet mellom ord. Kontekstuelle metoder bruker nevrale nettverk som LSTM eller transformere (for eksempel BERT, RoBERTa, GPT) til å generere setningsvektorer som avhenger av setningens omgivende kontekst og treningsdata.

Vanlige modeller og verktøy inkluderer SBERT (Sentence-BERT), Universal Sentence Encoder, InferSent og andre BERT-baserte løsninger som genererer setningsvektorer gjennom pooling av tokenrepresentasjoner eller bruk av spesifikke representasjonslag. På verktøynivå er rammeverk som Hugging Face transformers, TensorFlow og PyTorch sentrale for å bruke eller finjustere slike modeller.

Bruksområder omfatter beregning av semantisk likhet mellom setninger, informasjonsinnhenting, spørsmål-svar-systemer, tekstoppsummering, setningsklassifisering og klustring i store tekstdatabaser. Kvaliteten påvirkes av domene, språk og mengden treningsdata, og mange metoder har begrensninger knyttet til langtrekkende avhengigheter og beregningskostnader.

Utfordringer inkluderer skjevheter og bias i data, språkvariasjoner og behov for store ressurser til opplæring og inferens. Forskning på tverrspråklige og flerlekspråklige setningsvektorer søker å gjøre representasjonene mer allsidige og robuste.