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自然言語処理(NLP)におけるEmbeddingとは、単語や文といった自然言語の情報を、その単語や文の意味を表... 自然言語処理(NLP)におけるEmbeddingとは、単語や文といった自然言語の情報を、その単語や文の意味を表現するベクトル空間にマッピングする方法です。 Embeddingは、浮動小数点数のベクトル (リスト) として出力されます。2つのベクトル間の距離によって、それらの関連性が測定でき、距離が小さい場合は関連性が高いことを示し、距離が大きい場合は関連性が低いことを示しています。 OpenAI のテキスト埋め込みは、テキスト文字列の関連性を測定します。埋め込みは、一般的に次の目的で使用されます。 検索 (クエリ文字列との関連性で並べ替えられた結果) クラスタリング (テキスト文字列が類似度によってグループ化される) Recommend (関連するテキスト文字列を持つアイテムをお勧めします) 異常検出 (ほとんど相関のない外れ値を特定) 多様性尺度（類似度分布の分析） 分類 (テキスト文字
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