Incrustaciones (Embeddings) son representaciones vectoriales de datos.
Utilizadas para convertir texto o elementos discretos.
En un espacio numérico continuo donde las relaciones semánticas puedan ser interpretadas.
Por algoritmos de aprendizaje automático.
Esta técnica es esencial para reducir la dimensionalidad.
Conservar la información importante.
¿Qué son las Incrustaciones?
Una incrustación es una forma de representar datos categóricos.
Objetivo de las Incrustaciones
El objetivo principal de las incrustaciones es;
Reducir dimensionalidad
Transformar datos de alta dimensionalidad.
Como vocabularios grandes en espacios vectoriales de menor tamaño.
Facilitando el aprendizaje y reduciendo la carga computacional.
Capturar relaciones semánticas
Ubicar palabras, frases o elementos con significados similares.
En posiciones cercanas dentro del espacio vectorial.
Facilita la detección de relaciones contextuales y semánticas.
Tipos de incrustaciones
Existen varios tipos de incrustaciones.
Dependiendo del tipo de datos y de las técnicas utilizadas para generarlas.
Word Embeddings (Incrustaciones de palabras)
Representan palabras individuales en un espacio vectorial.
Capturan similitudes semánticas. Las técnicas incluyen populares
Word2Vec
Desarrollado por Google, utiliza dos métodos «skip-gram» y «CBOW».
Para entrenar vectores de palabras.
Captura la proximidad semántica al analizar el contexto.
En el que aparecen las palabras.
GloVe (Global Vectors)
Propuesto por Stanford, se enfoca en relaciones globales de palabras al considerar frecuencias de coocurrencia.
Es útil para capturar asociaciones entre palabras a nivel global.
FastText
Desarrollado por Facebook, mejora Word2Vec al considerar subpalabras.
Permite manejar palabras desconocidas.
Captar similitudes morfológicas como raíces o sufijos.
Sentence Embeddings (Incrustaciones de frases)
Generan representaciones de frases o oraciones completas.
Pueden capturar el contexto de una oración en su totalidad.
Contextual Embeddings
Con el desarrollo de redes neuronales profundas y modelos de lenguaje.
BERT (Bi Direction Encoder Representations from Transformers).
GPT (Generative Pre-trained Transformer).
ELMo (Embeddings from Language Models).
Se han generado incrustaciones dependientes del contexto.
Varían según la frase en que aparece una palabra.
Incrustaciones de elementos
Utilizados para representar objetos de otros tipos.
Productos en un sistema de recomendación, usuarios o imágenes.
Estas incorporaciones son útiles en sistemas de recomendación.
Visión por computadora y modelos de gráficos.
¿Cómo se generan las incrustaciones?
Las incrustaciones se suelen generar a partir de grandes volúmenes de datos.
Utilizando técnicas de aprendizaje profundo.
Redes neuronales o técnicas de factorización de matrices.
Los métodos comunes para generarlas incluyen:
Redes neuronales
Los modelos entrenan redes para predecir el contexto de una palabra (skip-gram).
Una palabra a partir de su contexto (CBOW).
Los vectores de pesos de la red se convierten en las incrustaciones de las palabras.
Modelos de coocurrencia
Modelos como GloVe utilizan matrices de coocurrencia.
Para relaciones capturar de palabras.
Calculando en la frecuencia de aparición conjunta.
En grandes conjuntos de texto.
Modelos de lenguaje profundo
Los modelos como BERT y GPT generan incrustaciones contextuales.
Varían en función de las palabras circundantes.
Estos modelos son entrenados en tareas de lenguaje.
Producen vectores que representan el significado dependiente del contexto.
Aplicaciones de las Incrustaciones en IA
Las incrustaciones se aplican en diversas áreas de IA y PNL debido a su capacidad.
Para capturar la semántica y reducir la dimensionalidad de los datos.
Análisis de sentimientos
Las incrustaciones permiten clasificar el tono de los textos (positivo, negativo, neutro).
Capturando las sutilezas del lenguaje.
Búsqueda semántica
Facilitan la recuperación de información al encontrar elementos que son semánticamente similares.
Incluso si no comparten palabras exactas.
Sistemas de recomendación
Representan productos y usuarios como vectores.
Permitiendo recomendaciones basadas en similitudes en el espacio de incrustaciones.
Traducción automática
Las incrustaciones multilingües pueden capturar el significado de palabras.
En diferentes idiomas facilitando la traducción entre ellos.
Clasificación de texto
Asigna vectores a documentos o frases.
Pueden clasificarse en diferentes categorías.
Resumen de texto
Las incrustaciones ayudan a extraer las ideas principales.
Al representar semánticamente el contenido.
Ventajas y Limitaciones de las Incrustaciones
Ventajas
Reducción de dimensionalidad
Transforman representaciones de alta dimensión en espacios más manejables.
Captura de semántica
Mantiene información sobre relaciones y similitudes entre palabras o elementos.
Transferencia de conocimiento
Las incrustaciones preentrenadas pueden usarse en diferentes aplicaciones.
Sin necesidad de entrenar desde cero.
Limitaciones
Dependencia de los datos de entrenamiento
La calidad de las incrustaciones depende en gran medida del conjunto de datos de entrenamiento.
Los sesgos presentes en estos datos se trasladan a las incrustaciones.
Limitaciones de vocabulario
Algunos modelos como Word2Vec no manejan bien palabras desconocidas.
Mientras que modelos como FastText o BERT abordan este problema parcialmente.
Coste computacional
La generación de incrustaciones contextuales como BERT y GPT.
Requiere de recursos computacionales elevados.
Especialmente en grandes volúmenes de datos.
Ejemplos de incrustaciones
Para ilustrar el concepto, imaginemos un conjunto de palabras que incluye «rey», «reina», «hombre» y «mujer».
Un modelo de incrustaciones bien entrenado podría ubicar estas palabras en un espacio vectorial
Este ejemplo muestra cómo las incrustaciones pueden capturar relaciones semánticas complejas y facilitarlas mediante cálculos v
Las incrustaciones son representaciones vectoriales fundamentales en IA y PNL.
Transforman datos categóricos en vectores de espacio continuo.
Estas incrustaciones permiten que los modelos de IA capturen relaciones semánticas.
Simplifiquen los datos y aprovechen patrones en tareas como traducción.
Recomendación, análisis de texto y más.
