Визуальное исследование семантического разбиения текста на блоки

Семантическая разбивка текста - это техника разделения текста на значимые сегменты на основе их семантического сходства. Это может быть полезно для различных приложений в области NLP, включая генерацию с использованием вспомогательного поиска (RAG). Чтобы выполнить семантическую разбивку, текст сначала разбивается на меньшие чанки с помощью метода, такого как рекурсивная разбивка. Затем для каждого чанка создаются вложения с помощью трансформаторного би-кодировщика или другого модели. Вычисляются косинусные расстояния между вложениями последовательных чанков, и выбираются точки разрыва, где расстояния велики, указывая на семантический сдвиг. Это помогает создать чанки, которые являются как целостными, так и семантически отличными. Чтобы визуализировать точки разрыва, можно создать график, показывающий косинусное расстояние между последовательными чанками по длине текста. Регулируя пороговое значение точки разрыва, можно контролировать гранулярность чанков. Рекурсивная генерация точек разрыва может быть использована для создания меньших, более уточненных чанков. Техники кластеризации также могут быть применены для дальнейшей группировки похожих чанков вместе. Кроме того, LLMs могут быть использованы для подведения итогов чанков, предоставляя быстрый обзор их содержимого. Экспериментируя с разными параметрами и инструментами визуализации, можно достичь оптимальной разбивки для конкретного приложения.