ベクトル空間に落とし込んで操作する
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ベクトル
自然言語処理
そもそも概念の類似度はベクトルなので、それを
イメージに良い動画
https://www.youtube.com/watch?v=wvsE8jm1GzE&ab_channel=GoogleDevelopers
意味は理解していないらしい。情報理論的だな
https://www.youtube.com/watch?v=fj7ju5WCZ-0&ab_channel=KazunoriSato
from あらゆるデータの瞬時アクセスを実現する Google のベクトル検索技術 | Google Cloud 公式ブログ
Vertex AI Matching Engine
https://gyazo.com/fe57c56369f9290989933f3d4b1422b5
キーワードベースの検索からベクトル検索へ
表記揺れに対応できるってことね。”films”、”movies”、”cinema”の揺れ
あと翻訳にも使えるね。
言語の中には対立関係しかない
Oddly Satisfying Videoについての覚え書 / 土屋 泰洋 | ÉKRITS / エクリを超える「良さ」の定義がベクトル検索によって達成できそうwggkkiwat.icon
もし自分がÉKRITS / エクリに寄稿するなら
これ次元・軸の取り方って結構重要？ggkkiwat.icon
https://gyazo.com/d095b12aa2849ee1435b38ac0cb2342a
いやこれ今two dimentions なだけで、もっと大きいdimentionsを表現できる
ベクトル同士の類似性を計算する指標としては、L2 距離（ユークリッド距離）、コサイン類似度、内積が広く使われています。
https://gyazo.com/d7c6b2adabcfe6b864a7c58d51e7c530
だが計算量がえげつないので近似最近傍探索を使う
多くの ANN アルゴリズムでは、ベクトル空間を複数のグループに分割し、各グループを表す「コードワード」を定義して、そのコードワードを使って検索するベクトル量子化（VQ）が用いられています。この VQ は、検索速度を飛躍的に向上させる技術であり、リレーショナルデータベースや全文検索エンジンにインデックスが不可欠であるのと同様に、多くの ANN アルゴリズムに欠かせない技術となっています。
https://gyazo.com/644095499699ec536e5b605e13ae1bad
/villagepump/ベクトルサーチでリンク補完