Para entender como isso funciona, imagine um plano de coordenadas onde as palavras são mapeadas para representações numéricas, chamadas de embeddings, em um espaço de alta dimensão. Essas representações capturam o significado semântico das palavras, permitindo que as máquinas entendam as relações entre as palavras e seu contexto.
Por exemplo, palavras como “maçã” e “banana” podem ser mapeadas para um plano, e frases como “um homem carregando um colete salva-vidas está sentado em um barco” podem ser relacionadas semanticamente a “um cara em pé em um barco usando um jaqueta vermelha”. Ao processar milhões de documentos, as máquinas podem identificar padrões e relações entre as palavras, permitindo que elas entendam o significado e o contexto da linguagem.
Finalmente, o conceito de banco de dados de vetores é introduzido, que é uma coleção de milhões dessas representações, permitindo que as máquinas busquem e recuperem informações com base no significado semântico. Isso significa que as máquinas podem processar e entender a linguagem de forma eficiente e precisa.