Для чего нужен чанкинг? С помощью чего векторизуются чанки?

Чанкинг (разбиение на чанки) используется для обработки больших объемов данных или длинных текстов, чтобы разбить их на более мелкие, управляемые части — чанки. Это облегчает последующую обработку, например, векторизацию, поиск или анализ.

Векторизация чанков — это преобразование текстовых или других данных в числовые векторы, которые могут быть использованы в алгоритмах машинного обучения или поисковых системах.

Для векторизации чанков часто применяются:

• TF-IDF — взвешивание слов в документе относительно корпуса.
• Word2Vec, GloVe — модели, преобразующие слова в векторы с сохранением семантики.
• Transformer-based модели (BERT, GPT) — для получения контекстных эмбеддингов.

Пример на Python с использованием библиотеки sklearn для TF-IDF векторизации:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

texts = ["Первый текстовый чанк.", "Второй текстовый чанк."]
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(texts)
print(vectors.toarray())