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text_list
中;如果是
table
类型,就将表格的文本表示(可能是
html
格式)添加到
text_list
中。
将图
3.8
的提取的数据进行拆分,添加到
text_list
中,输出结果如图
3.11
所示。
非结构化文本数据通常非常稀疏,即包含大量的词汇但每个文档只使用其中的一小部分。而结
构化数据则可以通过合并相似信息来降低数据的稀疏性,这有助于生成更加紧凑和有效的嵌入向
量。
结构化数据可以实现更高效的特征提取。结构化数据通常已经按照特定的模式或结构进行了组
织,这使得我们可以更加高效地从中提取有用的特征(如标题、作者、摘要、关键词等)。这些特
征可以作为后续
embedding
的输入,帮助生成具有更强区分性和泛化能力的嵌入向量。结构化数据
中的元素(如主题、类别、属性等)通常具有明确的含义,这些含义可以在
embedding
过程中被保
留下来。因此,基于结构化数据的嵌入向量往往具有更强的解释性,有助于我们更好地理解模型的
预测结果和内部机制。
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