Los vectores de contexto son un tipo de estructura de datos vectoriales que se utilizan para almacenar y representar el contexto de un conjunto específico de datos. Se utilizan principalmente en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL), como robots de conversación, traducción automática y motores de búsqueda. Un vector de contexto consta de valores de características asociados con palabras, frases u objetos específicos.
En el aprendizaje automático, los vectores de contexto permiten la clasificación de un conjunto de datos determinado dentro de su contexto contextual. Por ejemplo, si un conjunto de imágenes contiene el concepto de "árboles", el vector de contexto contendrá características como "hojas verdes", "troncos" y "ramas". Esta información se puede utilizar para identificar, analizar y clasificar mejor las imágenes.
Los vectores de contexto también se pueden utilizar para representar la estructura semántica de una oración, frase o documento. Por ejemplo, cuando un usuario busca un término como "bagel", un vector de contexto para este término podría contener características como "producto de pan", "forma de círculo", "tostado", etc. Al crear un vector de contexto para un texto determinado, el motor de búsqueda puede utilizar esta información para comprender mejor el significado de la consulta y ofrecer resultados más precisos.
Los vectores de contexto también son beneficiosos en aplicaciones de visión por computadora, como el reconocimiento facial. Al asociar rasgos específicos a imágenes faciales, es posible identificar personas con mayor precisión sin necesidad de palabras clave específicas u otras etiquetas.
Los vectores de contexto son una herramienta valiosa para el procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de visión por computadora. Al representar con precisión el contexto de los conjuntos de datos, estos conocimientos pueden ayudar a aumentar la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático.
