Смысловые эмбеддинги: новый способ заставить нейросети понимать суть текста

Нейросети уже умеют строить эмбеддинги для отдельных токенов, но такая векторизация часто теряет общий смысл фразы. Новая идея — создавать эмбеддинги, которые напрямую отражают семантику целого предложения или абзаца, а не просто усредняют токены.

Смысловые эмбеддинги могут пригодиться в поиске по смыслу, детекции дубликатов, анализе тональности и других задачах, где важна не точная лексика, а содержание. По замыслу автора, для их построения достаточно модифицировать архитектуру кодировщика, чтобы он выдавал одно векторное представление для цельного блока текста.

Пока это лишь концепция — подробный разбор и гипотетические примеры применения доступны в статье на Хабре. Реализация и бенчмарки, вероятно, появятся позже.