O texto "Memória Semântica: O Entendimento de Texto por Computadores" explica como os sistemas de inteligência artificial conseguem compreender o significado de um texto em vez de apenas buscar por palavras-chave exatas. Ele introduz o conceito de embeddings vetoriais, que transformam palavras e documentos em representações numéricas, permitindo que significados semelhantes fiquem "próximos" em um espaço multidimensional. A similaridade de cosseno é apresentada como a ferramenta matemática para medir essa proximidade, ou seja, quão semelhantes dois textos são semanticamente. Essa combinação é fundamental para a busca semântica, que retorna resultados mais relevantes e contextualmente alinhados às perguntas dos usuários, mesmo que não usem os termos exatos. O artigo conclui demonstrando a aplicação desses conceitos em sistemas de IA modernos, revolucionando a forma como interagimos com as informações.

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