กำเนิดของเวกเตอร์บริบท
แนวคิดของเวกเตอร์บริบท ซึ่งมักเรียกกันว่าการฝังคำ มีต้นกำเนิดมาจากสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์และภาษามนุษย์
รากฐานสำหรับ Context Vectors ถูกวางในช่วงปลายทศวรรษ 1980 และต้นทศวรรษ 1990 ด้วยการพัฒนาแบบจำลองภาษาโครงข่ายประสาทเทียม อย่างไรก็ตาม จนกระทั่งปี 2013 ด้วยการเปิดตัวอัลกอริธึม Word2Vec โดยนักวิจัยของ Google แนวคิดนี้ก็เริ่มต้นขึ้นอย่างแท้จริง Word2Vec นำเสนอวิธีการที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการสร้างเวกเตอร์บริบทคุณภาพสูงที่จับรูปแบบทางภาษาจำนวนมาก ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา โมเดลเวกเตอร์บริบทขั้นสูง เช่น GloVe และ FastText ได้รับการพัฒนา และการใช้เวกเตอร์บริบทได้กลายเป็นมาตรฐานในระบบ NLP สมัยใหม่
การถอดรหัสเวกเตอร์บริบท
เวกเตอร์บริบทเป็นการแสดงคำประเภทหนึ่งที่ช่วยให้คำที่มีความหมายคล้ายกันสามารถแสดงคำที่คล้ายกันได้ เป็นการนำเสนอแบบกระจายสำหรับข้อความที่อาจเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่สำคัญสำหรับประสิทธิภาพที่น่าประทับใจของวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับปัญหา NLP ที่ท้าทาย
เวกเตอร์เหล่านี้จับบริบทจากเอกสารข้อความที่มีคำต่างๆ ปรากฏ แต่ละคำจะแสดงด้วยเวกเตอร์ในพื้นที่มิติสูง (มักมีหลายร้อยมิติ) เพื่อให้เวกเตอร์จับความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำ คำที่มีความหมายคล้ายกันจะอยู่ใกล้กันในพื้นที่นี้ ในขณะที่คำที่ต่างกันจะอยู่ห่างกันมาก
ภายใต้ประทุนของเวกเตอร์บริบท
เวกเตอร์บริบททำงานโดยการฝึกโมเดลเครือข่ายประสาทแบบตื้นในงาน NLP "ปลอม" โดยที่เป้าหมายที่แท้จริงคือการเรียนรู้น้ำหนักของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ น้ำหนักเหล่านี้เป็นคำเวกเตอร์ที่เราแสวงหา
ตัวอย่างเช่น ใน Word2Vec อาจฝึกโมเดลให้ทำนายคำตามบริบทโดยรอบ (Continuous Bag of Words หรือ CBOW) หรือทำนายคำโดยรอบด้วยคำเป้าหมาย (Skip-gram) หลังจากฝึกฝนคำศัพท์นับพันล้านคำ น้ำหนักในโครงข่ายประสาทเทียมก็สามารถใช้เป็นเวกเตอร์ของคำได้
คุณสมบัติที่สำคัญของเวกเตอร์บริบท
- ความคล้ายคลึงกันทางความหมาย: เวกเตอร์บริบทจับความคล้ายคลึงทางความหมายระหว่างคำและวลีได้อย่างมีประสิทธิภาพ คำที่มีความหมายใกล้เคียงกันจะแสดงด้วยเวกเตอร์ที่อยู่ใกล้กับปริภูมิเวกเตอร์
- ความสัมพันธ์เชิงความหมายที่ละเอียดอ่อน: เวกเตอร์บริบทสามารถจับความสัมพันธ์ทางความหมายที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น เช่น ความสัมพันธ์เชิงเปรียบเทียบ (เช่น "ราชา" คือ "ราชินี" ในขณะที่ "ผู้ชาย" คือ "ผู้หญิง")
- การลดขนาดมิติ: ช่วยให้สามารถลดขนาดลงได้อย่างมาก (เช่น การแสดงคำในมิติที่น้อยลง) ในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลทางภาษาที่เกี่ยวข้องไว้มาก
ประเภทของเวกเตอร์บริบท
เวกเตอร์บริบทมีหลายประเภท โดยประเภทที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือ:
- Word2Vec: พัฒนาโดย Google ซึ่งรวมถึงโมเดล CBOW และ Skip-gram เวกเตอร์ Word2Vec สามารถจับทั้งความหมายเชิงความหมายและวากยสัมพันธ์
- GloVe (เวกเตอร์สากลสำหรับการแสดงคำ): GloVe พัฒนาโดย Stanford สร้างเมทริกซ์การปรากฏบริบทของคำที่ชัดเจน จากนั้นแยกตัวประกอบเพื่อให้ได้คำว่าเวกเตอร์
- FastText: พัฒนาโดย Facebook ซึ่งจะขยาย Word2Vec โดยการพิจารณาข้อมูลคำย่อย ซึ่งอาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับภาษาที่มีสัณฐานวิทยามากมายหรือการจัดการคำที่ไม่อยู่ในคำศัพท์
| แบบอย่าง | ซีโบว | ข้ามกรัม | ข้อมูลคำย่อย |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | ใช่ | ใช่ | เลขที่ |
| ถุงมือ | ใช่ | เลขที่ | เลขที่ |
| FastText | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
การประยุกต์ ความท้าทาย และวิธีแก้ปัญหาของเวกเตอร์บริบท
เวกเตอร์บริบทค้นหาแอปพลิเคชันในงาน NLP มากมาย รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงการวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดประเภทข้อความ การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ และการแปลด้วยเครื่อง ช่วยในการจับบริบทและความคล้ายคลึงทางความหมาย ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ
อย่างไรก็ตาม เวกเตอร์บริบทไม่ได้ปราศจากความท้าทาย ประเด็นหนึ่งคือการจัดการคำที่ไม่อยู่ในคำศัพท์ โมเดลเวกเตอร์บริบทบางอย่าง เช่น Word2Vec และ GloVe ไม่มีเวกเตอร์สำหรับคำที่ไม่อยู่ในคำศัพท์ FastText แก้ไขปัญหานี้โดยการพิจารณาข้อมูลคำย่อย
นอกจากนี้ เวกเตอร์บริบทยังต้องการทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากเพื่อฝึกฝนกับข้อความจำนวนมาก เวกเตอร์บริบทที่ได้รับการฝึกไว้ล่วงหน้ามักจะใช้เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งนี้ ซึ่งสามารถปรับแต่งอย่างละเอียดในงานเฉพาะที่มีอยู่ได้หากจำเป็น
การเปรียบเทียบกับข้อกำหนดที่คล้ายกัน
| ภาคเรียน | คำอธิบาย | การเปรียบเทียบเวกเตอร์ตามบริบท |
|---|---|---|
| การเข้ารหัสแบบร้อนแรงเพียงครั้งเดียว | แสดงแต่ละคำเป็นเวกเตอร์ไบนารี่ในคำศัพท์ | เวกเตอร์บริบทมีความหนาแน่นและบันทึกความสัมพันธ์เชิงความหมาย |
| เวกเตอร์ TF-IDF | แทนคำตามความถี่ของเอกสารและความถี่ของเอกสารผกผัน | เวกเตอร์บริบทจับความสัมพันธ์เชิงความหมาย ไม่ใช่แค่ความถี่ |
| แบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว | โมเดลที่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับคลังข้อความขนาดใหญ่และได้รับการปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะ ตัวอย่าง: BERT, GPT | โมเดลเหล่านี้ใช้เวกเตอร์บริบทเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม |
มุมมองในอนาคตเกี่ยวกับเวกเตอร์บริบท
อนาคตของเวกเตอร์บริบทมีแนวโน้มที่จะเกี่ยวพันอย่างใกล้ชิดกับวิวัฒนาการของ NLP และการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในโมเดลที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า เช่น BERT และ GPT ปัจจุบันเวกเตอร์บริบทจะถูกสร้างขึ้นแบบไดนามิกตามบริบททั้งหมดของประโยค ไม่ใช่แค่บริบทเฉพาะที่ เราสามารถคาดหวังการปรับแต่งเพิ่มเติมของวิธีการเหล่านี้ ซึ่งอาจผสมผสานเวกเตอร์บริบทแบบคงที่และไดนามิกเพื่อความเข้าใจภาษาที่แข็งแกร่งและเหมาะสมยิ่งขึ้น
เวกเตอร์บริบทและพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์
แม้ว่าเวกเตอร์บริบทและพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์จะดูแตกต่างกัน แต่ก็สามารถตัดกันได้ ตัวอย่างเช่น ในขอบเขตของการขูดเว็บ พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและไม่เปิดเผยตัวตนมากขึ้น ข้อมูลต้นฉบับที่รวบรวมไว้สามารถนำมาใช้ในการฝึกแบบจำลองเวกเตอร์บริบทได้ พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์จึงสามารถรองรับการสร้างและการใช้บริบทเวกเตอร์ทางอ้อมได้ โดยอำนวยความสะดวกในการรวบรวมข้อความขนาดใหญ่
