文本嵌入(Text Embedding)是将文本转换为数值表示的一种方法。
在 OpenAI 中,其文本嵌入用于衡量文本字符串的相关性,常见应用包括搜索(按与查询字符串的相关性排序结果)、聚类(按相似性分组文本字符串)、推荐(推荐具有相关文本字符串的项目)、异常检测(识别相关性很小的异常值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(按最相似的标签分类文本字符串)等。嵌入是浮点数的向量,两个向量之间的距离衡量它们的相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。要获得嵌入,需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID 发送到嵌入 API 端点,响应将包含可提取、保存和使用的嵌入。访问定价页面可了解嵌入定价,请求根据发送输入中的 Token 数量计费。
在 word2vec 领域,词嵌入是将单个单词转换为单词数字表示(即向量化)的技术,当每个单词被映射到一个向量时,这个向量会以类似于神经网络的方式被学习,试图捕捉该单词与整个文本相关的各种特征,包括语义关系、定义、上下文等。但简单的嵌入如 one-hot 编码存在多种限制。
在深度学习和自然语言处理(NLP)中,Embedding 是一种特征工程方法,用于将高维度的数据(如单词、短语、句子等)转换为低维度的向量,其主要目的是降低数据的抽象和复杂性,使机器学习模型能更有效地理解和处理数据,帮助模型理解语义关系。例如在电影推荐系统中,可为每个用户和电影创建 Embedding 来预测评分;在文本分类中,如垃圾邮件检测器,可使用词嵌入将单词转换为向量来进行预测。
OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于:搜索(结果按与查询字符串的相关性排序)聚类(其中文本字符串按相似性分组)推荐(推荐具有相关文本字符串的项目)异常检测(识别出相关性很小的异常值)多样性测量(分析相似性分布)分类(其中文本字符串按其最相似的标签分类)嵌入是浮点数的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。访问我们的定价页面以了解嵌入定价。请求根据发送的输入中的Token数量计费。[heading3]如何获得嵌入[content]要获得嵌入,请将您的文本字符串连同选择的嵌入模型ID(例如,text-embedding-ada-002)一起发送到嵌入API端点。响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用它。[heading3]示例请求:[heading3]示例响应:[content]在[OpenAI Cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook/)中查看更多Python代码示例。
在进入word2vec领域之前,让我们先了解一下什么是词嵌入。了解这一点很重要因为word2vec的总结果和输出与算法传递的每个唯一单词的相关联嵌入。词嵌入是一种将单个单词转换为单词数字表示(即向量化)的技术。当每个单词被映射到一个向量时,这个向量就会以一种类似于神经网络的方式被学习。这些向量试图捕捉该单词与整个文本相关的各种特征。这些特征可以包括单词的语义关系、定义、上下文等。有了这些数字化表示,你可以做很多事情,比如确定单词之间的相似性或不相似性。显然,这些作为机器学习各个方面的输入是不可或缺的。机器无法处理原始形式的文本,因此将文本转换为嵌入将允许用户将嵌入输入到经典机器学习模型中。最简单的嵌入是对文本数据进行one-hot编码,每个向量都会映射到一个类别。For example:have=[1,0,0,0,0,0,...0]a=[0,1,0,0,0,0,...0]good=[0,0,1,0,0,0,...0]day=[0,0,0,1,0,0,...0]...然而,像这样的简单嵌入会存在多种限制,因为它们无法捕捉单词的特征,而且根据语料资料库的大小,它们会变得非常大。
感谢Arthur提供建议Stephen的书,他在里面强调Embedding本质上是在将文本转换为数值表示.在这个过程中,用到了向量空间映射答:在深度学习和自然语言处理(NLP)中,Embedding是一种特征工程方法,用于将高维度的数据(如单词,短语,句子等)转换为低维度的向量。Embedding的主要目的是将数据的抽象和复杂性降低,使得机器学习模型能够更有效地理解和处理数据。Embedding可以帮助模型理解语义关系,例如单词之间的相似性,句子的情感,等等。下面是两个例子,可以帮助你更好地理解Embedding:例子1:电影推荐系统假设我们有一个电影推荐系统,用户可以给电影打分,我们的目标是预测用户未看过的电影的评分。在这个情况下,每个用户和每个电影都可以被视为一个独特的分类标签。直接处理这些标签将会非常困难,因为它们是高维度和稀疏的。这时,我们可以使用Embedding。对于每个用户和每个电影,我们可以创建一个Embedding,这是一个低维度的向量,可以捕捉用户的兴趣和电影的特性。然后,我们可以通过比较用户和电影的Embedding来预测用户可能会给电影的评分。例子2:文本分类假设我们正在构建一个文本分类模型,比如垃圾邮件检测器。我们的输入是邮件文本,我们的目标是预测邮件是否是垃圾邮件。在这个情况下,我们可以使用词嵌入(word embedding)。词嵌入是一种将单词转换为向量的技术。这个向量可以捕捉单词的语义:相似的单词有相似的向量。例如,"good"和"great"可能有相似的向量,因为它们具有相似的意思。在我们的垃圾邮件检测器中,我们可以首先使用词嵌入将邮件中的每个单词转换为向量,然后基于这些向量来预测邮件是否是垃圾邮件。