Das Konzept der Kontextvektoren, oft auch als Worteinbettungen bezeichnet, stammt aus dem Bereich der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP), einem Zweig der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst.<\/p>\n
Der Grundstein f\u00fcr Kontextvektoren wurde Ende der 1980er und Anfang der 1990er Jahre mit der Entwicklung neuronaler Netzwerk-Sprachmodelle gelegt. Doch erst 2013, mit der Einf\u00fchrung des Word2Vec-Algorithmus durch Google-Forscher, kam das Konzept richtig in Schwung. Word2Vec pr\u00e4sentierte eine effiziente und effektive Methode zur Generierung hochwertiger Kontextvektoren, die viele sprachliche Muster erfassen. Seitdem wurden fortschrittlichere Kontextvektormodelle wie GloVe und FastText entwickelt, und die Verwendung von Kontextvektoren ist in modernen NLP-Systemen zum Standard geworden.<\/p>\n
Kontextvektoren sind eine Art Wortdarstellung, die es erm\u00f6glicht, dass W\u00f6rter mit \u00e4hnlicher Bedeutung eine \u00e4hnliche Darstellung erhalten. Sie stellen eine verteilte Darstellung von Texten dar, die m\u00f6glicherweise einer der entscheidenden Durchbr\u00fcche f\u00fcr die beeindruckende Leistung von Deep-Learning-Methoden bei anspruchsvollen NLP-Problemen darstellt.<\/p>\n
Diese Vektoren erfassen den Kontext aus den Textdokumenten, in denen die W\u00f6rter vorkommen. Jedes Wort wird durch einen Vektor in einem hochdimensionalen Raum (oft mehrere hundert Dimensionen) dargestellt, sodass der Vektor die semantischen Beziehungen zwischen W\u00f6rtern erfasst. W\u00f6rter, die semantisch \u00e4hnlich sind, liegen in diesem Raum nahe beieinander, w\u00e4hrend W\u00f6rter, die un\u00e4hnlich sind, weit voneinander entfernt sind.<\/p>\n
Kontextvektoren trainieren ein flaches neuronales Netzwerkmodell anhand einer \u201efalschen\u201c NLP-Aufgabe, bei der das eigentliche Ziel darin besteht, die Gewichte der verborgenen Schicht zu lernen. Diese Gewichte sind die Wortvektoren, die wir suchen.<\/p>\n
In Word2Vec k\u00f6nnte man beispielsweise das Modell trainieren, um ein Wort anhand seines umgebenden Kontexts vorherzusagen (Continuous Bag of Words, CBOW) oder umgebende W\u00f6rter anhand eines Zielworts vorherzusagen (Skip-Gram). Nach dem Training mit Milliarden von W\u00f6rtern k\u00f6nnen die Gewichte im neuronalen Netzwerk als Wortvektoren verwendet werden.<\/p>\n
Es gibt verschiedene Arten von Kontextvektoren. Die beliebtesten sind:<\/p>\n