Ìtúmọ̀ Yorùbá
Nọ́mbà tó ń sojú ìtumọ̀ ọ̀rọ̀ fún ìwádìí ìjọra.
Ìtúmọ̀ Gẹ̀ẹ́sì
A numeric vector that represents meaning for similarity search and ML.
Àpẹẹrẹ Yorùbá
Aṣojú ọ̀rọ̀ alásopọ̀ fi ọ̀rọ̀ tó jọra sílẹ̀ nítorí ìtumọ̀ wọn.
Àpẹẹrẹ Gẹ̀ẹ́sì
Word embeddings place similar terms near each other.
Àpẹẹrẹ ìgbésí ayé Yorùbá
Aṣojú ọ̀rọ̀ alásopọ̀ dàbí maapu tó ń fi hàn bí àwọn ìlú ṣe sunmọ́ra. Bí àwọn ìlú tó wà nítòsí ara wọn ṣe ní ìbáṣepọ̀, bẹ́ẹ̀ ni ọ̀rọ̀ tó ní ìtumọ̀ tó jọra ṣe wà nítòsí ara wọn nínú aṣojú.
Àpẹẹrẹ ìgbésí ayé Gẹ̀ẹ́sì
Embedding is like a map that shows how close different words are in meaning. Just as cities that are close together on a map are related, words with similar meanings are represented closely in embedding.
Lo nígbà (Yorùbá)
Lo aṣojú ọ̀rọ̀ alásopọ̀ nígbà tí o bá fẹ́ rí ìbáṣepọ̀ láàárín ọ̀rọ̀ tàbí gbolohun nínú ìṣàkóso èdè àdáni. Ó jẹ́ kó rọrùn nígbà tí o bá n ṣiṣẹ́ pẹ̀lú àkójọpọ̀ data tó pọ̀.
Lo nígbà (Gẹ̀ẹ́sì)
Use embedding when you need to find relationships between words or phrases in natural language processing. It is particularly useful when working with large datasets.