Bağlam Vektörlerinin Doğuşu
Genellikle kelime yerleştirme olarak adlandırılan Bağlam Vektörleri kavramı, bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşimle ilgilenen yapay zekanın bir dalı olan Doğal Dil İşleme (NLP) alanından kaynaklanmaktadır.
Bağlam Vektörlerinin temelleri 1980'lerin sonu ve 1990'ların başında sinir ağı dil modellerinin geliştirilmesiyle atıldı. Ancak 2013 yılında Word2Vec algoritmasının Google'daki araştırmacılar tarafından tanıtılmasıyla bu kavramın tam anlamıyla hayata geçmesi mümkün olmadı. Word2Vec, birçok dilsel modeli yakalayan yüksek kaliteli bağlam vektörleri oluşturmak için verimli ve etkili bir yöntem sundu. O zamandan bu yana GloVe ve FastText gibi daha gelişmiş bağlam vektör modelleri geliştirildi ve bağlam vektörlerinin kullanımı modern NLP sistemlerinde bir standart haline geldi.
Bağlam Vektörlerinin Kodunu Çözme
Bağlam Vektörleri, benzer anlamlara sahip kelimelerin benzer bir temsile sahip olmasını sağlayan bir kelime temsili türüdür. Bunlar, zorlu NLP problemlerinde derin öğrenme yöntemlerinin etkileyici performansı için belki de en önemli atılımlardan biri olan metnin dağıtılmış bir temsilidir.
Bu vektörler, kelimelerin göründüğü metin belgelerinden bağlamı yakalar. Her kelime, yüksek boyutlu bir alanda (genellikle birkaç yüz boyut) bir vektör tarafından temsil edilir, böylece vektör, kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalar. Anlamsal olarak benzer olan kelimeler bu alanda birbirine yakın, farklı olan kelimeler ise birbirinden uzaktır.
Bağlam Vektörleri Başlığı Altında
Bağlam Vektörleri, gerçek amacın gizli katmanın ağırlıklarını öğrenmek olduğu "sahte" bir NLP görevi üzerinde sığ bir sinir ağı modelini eğiterek çalışır. Bu ağırlıklar aradığımız kelime vektörleridir.
Örneğin, Word2Vec'te, model, çevresindeki bağlamda verilen bir kelimeyi tahmin edecek şekilde (Sürekli Kelime Paketi veya CBOW) veya bir hedef kelime verildiğinde çevresindeki kelimeleri tahmin edecek şekilde (Skip-gram) eğitilebilir. Milyarlarca kelime üzerinde eğitim alındıktan sonra sinir ağındaki ağırlıklar kelime vektörleri olarak kullanılabilir.
Bağlam Vektörlerinin Temel Özellikleri
- Anlamsal Benzerlik: Bağlam vektörleri, kelimeler ve ifadeler arasındaki anlamsal benzerliği etkili bir şekilde yakalar. Anlamca yakın olan kelimeler, vektör uzayında birbirine yakın olan vektörlerle temsil edilir.
- İnce Anlamsal İlişkiler: Bağlam vektörleri, analoji ilişkileri gibi daha ince anlamsal ilişkileri yakalayabilir (örneğin, "kral", "kraliçe"dir, "erkek" ise "kadın"dır).
- Boyutsal küçülme: İlgili dil bilgisinin çoğunu korurken, boyutsallığın önemli ölçüde azaltılmasına (örneğin, sözcüklerin daha az boyutta temsil edilmesine) olanak tanırlar.
Bağlam Vektörlerinin Türleri
Bağlam vektörlerinin çeşitli türleri vardır ve en popülerleri şunlardır:
- Word2Vec: Google tarafından geliştirilen CBOW ve Skip-gram modellerini içerir. Word2Vec vektörleri hem anlamsal hem de sözdizimsel anlamları yakalayabilir.
- GloVe (Kelime Temsili için Küresel Vektörler): Stanford tarafından geliştirilen GloVe, açık bir kelime bağlamı oluşum matrisi oluşturur ve ardından bunu kelime vektörlerini elde etmek için çarpanlara ayırır.
- Hızlı Metin: Facebook tarafından geliştirilen bu, özellikle morfolojik açıdan zengin diller veya sözcük dışı sözcüklerin işlenmesi için yararlı olabilecek alt sözcük bilgilerini dikkate alarak Word2Vec'i genişletir.
| Modeli | CBOW | Gram atla | Alt Kelime Bilgisi |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | Evet | Evet | HAYIR |
| Eldiven | Evet | HAYIR | HAYIR |
| Hızlı Metin | Evet | Evet | Evet |
Bağlam Vektörlerinin Uygulamaları, Zorlukları ve Çözümleri
Bağlam vektörleri, duygu analizi, metin sınıflandırması, adlandırılmış varlık tanıma ve makine çevirisi dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çok sayıda NLP görevinde uygulama alanı bulur. Doğal dili anlamak için çok önemli olan bağlam ve anlamsal benzerliklerin yakalanmasına yardımcı olurlar.
Ancak bağlam vektörlerinin zorlukları da vardır. Bir sorun, sözlük dışı kelimelerin ele alınmasıdır. Word2Vec ve GloVe gibi bazı bağlam vektör modelleri, sözlük dışında kalan kelimeler için vektörler sağlamaz. FastText, alt kelime bilgilerini dikkate alarak bu sorunu giderir.
Ek olarak bağlam vektörleri, geniş metin derlemeleri üzerinde eğitim almak için önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. Bunu aşmak için sıklıkla önceden eğitilmiş bağlam vektörleri kullanılır ve gerektiğinde eldeki belirli göreve göre ince ayar yapılabilir.
Benzer Terimlerle Karşılaştırmalar
| Terim | Tanım | Bağlam Vektör Karşılaştırması |
|---|---|---|
| Tek Kullanımda Kodlama | Sözlükteki her kelimeyi ikili bir vektör olarak temsil eder. | Bağlam vektörleri yoğundur ve anlamsal ilişkileri yakalar. |
| TF-IDF Vektörleri | Kelimeleri belge sıklığına ve ters belge sıklığına göre temsil eder. | Bağlam vektörleri yalnızca sıklığı değil anlamsal ilişkileri de yakalar. |
| Önceden Eğitimli Dil Modelleri | Büyük metin külliyatı üzerinde eğitilmiş ve belirli görevler için ince ayar yapılmış modeller. Örnekler: BERT, GPT. | Bu modeller, mimarilerinin bir parçası olarak bağlam vektörlerini kullanır. |
Bağlam Vektörlerine İlişkin Gelecek Perspektifleri
Bağlam vektörlerinin geleceği muhtemelen NLP ve makine öğreniminin evrimiyle yakından bağlantılı olacaktır. BERT ve GPT gibi transformatör tabanlı modellerdeki son gelişmelerle birlikte bağlam vektörleri artık yalnızca yerel bağlama değil, bir cümlenin tüm bağlamına dayalı olarak dinamik olarak üretiliyor. Daha da sağlam ve incelikli bir dil anlayışı için potansiyel olarak statik ve dinamik bağlam vektörlerini harmanlayarak bu yöntemlerin daha da geliştirilmesini bekleyebiliriz.
Bağlam Vektörleri ve Proxy Sunucuları
Görünüşte farklı olsa da bağlam vektörleri ve proxy sunucuları gerçekten kesişebilir. Örneğin web kazıma alanında, proxy sunucular daha verimli ve anonim veri toplanmasına olanak tanır. Toplanan metinsel veriler daha sonra bağlam vektör modellerini eğitmek için kullanılabilir. Dolayısıyla proxy sunucular, büyük metin derlemelerinin toplanmasını kolaylaştırarak bağlam vektörlerinin oluşturulmasını ve kullanımını dolaylı olarak destekleyebilir.
