Что такое векторизация текста в ИИ

Как работает векторизация

Каждому текстовому объекту сопоставляется набор чисел — вектор в многомерном пространстве. В современных системах используются эмбеддинги: числовые представления, учитывающие значение слова и его контекст.

Если два слова употребляются в похожих контекстах, их векторы обычно располагаются близко друг к другу. Сходство можно оценивать, например, с помощью косинусного расстояния:

$$\cos(\theta)=\frac{A\cdot B}{\|A\|\|B\|}$$

Чем выше результат, тем больше сходство между векторами $A$ и $B$.

Пример

Слова «монарх» и «король» часто встречаются рядом с понятиями «государство», «трон», «правитель». Поэтому обученная модель формирует для них близкие векторные представления. Это не означает, что слова полностью взаимозаменяемы: модель учитывает контекст и может различать оттенки значения.

Чем векторизация отличается от других этапов

• Очистка текста удаляет лишние символы, HTML-код и другой информационный шум. Она подготавливает данные, но сама по себе не выявляет смысловые связи.
• Токенизация разбивает текст на токены — слова, части слов или символы. Она определяет единицы обработки, но не объясняет их значение.
• Лемматизация приводит слова к начальной форме: например, «королями» — к «король». Это объединяет грамматические формы, но не устанавливает связь между разными словами «монарх» и «король».

Таким образом, правильный ответ — векторизация. Именно она переводит текст в форму, с которой нейросеть может выполнять математический анализ смысла, сходства и контекста.