1. Метод «мешок слов».
   Метод «мешок слов» представляет контекст как набор уникальных слов. Вот пример фрагмента кода на Python:

question = "What is the capital of France?"
context = "France is a country located in Western Europe. Paris is the capital of France."
context_words = context.lower().split()
context_map = {word: True for word in context_words}
question_words = question.lower().split()
for word in question_words:
    context_map[word] = True
print(context_map)

1. Метод TF-IDF:
   Метод частотно-инверсной частоты документа (TF-IDF) присваивает веса словам в зависимости от их важности в контексте. Вот пример использования библиотеки scikit-learn в Python:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
question = "What are the benefits of exercise?"
context = "Regular exercise has numerous benefits, including improved cardiovascular health, increased energy levels, and weight management."
vectorizer = TfidfVectorizer()
context_map = vectorizer.fit_transform([context, question])
print(context_map.toarray())

1. Метод встраивания слов:
   Встраивание слов отражает семантическое значение слов, представляя их в виде плотных векторов. Вот пример использования модели Word2Vec в библиотеке gensim:

from gensim.models import Word2Vec
question = "What are the most popular programming languages?"
context = "Python, Java, and JavaScript are among the most popular programming languages used in the industry."
context_sentences = [sentence.split() for sentence in context.split('.')]
model = Word2Vec(context_sentences, min_count=1)
context_map = [model[word] for word in question.split() if word in model]
print(context_map)

1. Метод на основе BERT:
   BERT (представления двунаправленного кодировщика из преобразователей) — это мощная модель НЛП, которая превосходно подходит для понимания контекста. Вот пример использования библиотеки Hugging Face Transformers в Python:

from transformers import BertTokenizer, BertModel
question = "What is the best smartphone in the market?"
context = "There are several top smartphones available in the market, including the iPhone, Samsung Galaxy, and Google Pixel."
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
outputs = model(inputs)
context_map = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
print(context_map)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов создания небольших контекстных карт для решения явных вопросов. Каждый из методов «мешка слов», TF-IDF, встраивания слов и подходов на основе BERT предлагает уникальные преимущества и может быть реализован с использованием различных библиотек и платформ. Используя эти методы, специалисты НЛП могут повысить способность своих моделей понимать явные вопросы и точно отвечать на них.