컨텍스트 벡터는 특정 데이터 세트의 컨텍스트를 저장하고 표현하는 데 사용되는 벡터 데이터 구조 유형입니다. 주로 대화 봇, 기계 번역, 검색 엔진과 같은 자연어 처리(NLP) 애플리케이션에 활용됩니다. 컨텍스트 벡터는 특정 단어, 구문 또는 개체와 관련된 특성 값으로 구성됩니다.
기계 학습에서 컨텍스트 벡터를 사용하면 컨텍스트 컨텍스트 내에서 주어진 데이터 세트를 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 세트에 "나무"라는 개념이 포함된 경우 컨텍스트 벡터에는 "녹색 잎", "줄기", "가지"와 같은 특징이 포함됩니다. 이 정보는 이미지를 더 잘 식별, 분석 및 분류하는 데 사용될 수 있습니다.
컨텍스트 벡터는 문장, 구 또는 문서의 의미 구조를 나타내는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 "베이글"과 같은 용어를 검색하면 이 용어에 대한 컨텍스트 벡터에는 "빵 제품", "원 모양", "토스트" 등과 같은 기능이 포함될 수 있습니다. 특정 텍스트에 대한 컨텍스트 벡터를 생성함으로써 검색 엔진은 이 정보를 사용하여 쿼리의 의미를 더 잘 이해하고 더 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.
컨텍스트 벡터는 얼굴 인식과 같은 컴퓨터 비전 애플리케이션에도 유용합니다. 특정 특징을 얼굴 이미지에 연결함으로써 특정 키워드나 다른 라벨 없이도 개인을 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.
컨텍스트 벡터는 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 유용한 도구입니다. 데이터 세트의 맥락을 정확하게 표현함으로써 이러한 통찰력은 기계 학습 알고리즘의 정확성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
