Un «embedding» es una técnica utilizada para representar datos complejos, como palabras o imágenes, en un espacio vectorial de menor dimensión. El propósito principal es transformar representaciones discretas o categóricas en un espacio continuo, en el que las relaciones semánticas entre los datos se conservan en términos de proximidad vectorial.
En pocas palabras
En el corazón de este tema yace el concepto de embeeding. En pocas palabras, los embeedings son representaciones numéricas de datos, como palabras o imágenes, que capturan patrones y relaciones intrincadas. Imagina codificar palabras o imágenes en vectores en un espacio multidimensional, donde palabras o imágenes similares se posicionan cercanas entre sí. Esta proximidad refleja su similitud semántica o visual, creando una representación estructurada de los datos.
Es así cómo funcionan los motores de búsqueda, tanto de imágenes y artículos. Pues buscan la mayor cantidad de similitud de un tema en relación a un artículo e imágenes. También es usado en la inteligencia artificial cuando la «máquina» actua con un humano y busca darle una respuesta ante su consulta.
Uso y Aplicaciones de Embedings
La utilidad de los embeedings se extiende a lo largo de diversos campos. Las búsquedas semánticas, donde las similitudes entre puntos de datos se utilizan para los resultados de búsqueda, son una aplicación notable. Los embeedings también permiten búsquedas basadas en similitud para imágenes, transformándolas en vectores para una recuperación eficiente. Además, estos pueden almacenarse en bases de datos vectoriales para facilitar tareas como el agrupamiento, las recomendaciones y la clasificación, todo impulsado por los patrones y relaciones subyacentes.
Tipos de embedding y cómo funcionan
Aquí detalleremos los tipos de embedding más conocidos y cómo funcionan. Asimismo, algunso ejemplos para que la comprensión sea más eficiente:
Embeddings de palabras (Word Embeddings):
Considera las palabras «Rey», «Reina», «Hombre» y «Mujer». Si tratáramos de representar estas palabras en un sistema tradicional, podríamos tener un enfoque de «one-hot encoding», donde cada palabra es un vector enorme con un ‘1’ en una posición específica y ‘0’ en todas las demás. Este tipo de representación es dispersa y no captura relaciones semánticas.
Con embeddings de palabras, como Word2Vec o GloVe, estas palabras se convierten en vectores en un espacio de, digamos, 300 dimensiones. Lo mágico es que las relaciones semánticas se conservan. Es decir, matemáticamente, si tomamos el vector de «Rey», le restamos «Hombre» y le sumamos «Mujer», nos acercamos al vector de «Reina». Esto es una simplificación, pero ilustra cómo los embeddings capturan relaciones semánticas:
Rey – Hombre + Mujer ≈ Reina
Para comprenderlo mejor, si al término «rey» le restamos la connotación masculina y le sumamos la connotación femenina, obtenemos «reina». En el caso del «rey» como figura monárquica, al eliminar lo masculino, enfocamos en la jerarquía y liderazgo independientemente del género. Es por eso que al agregar la dimensión femenina, se hace referencia a la «reina».
Embeddings de imágenes:
Las imágenes, que son datos de alta dimensión, pueden ser reducidas a representaciones vectoriales de menor dimensión usando modelos como autoencoders o redes neuronales preentrenadas. Estos embeddings resultantes pueden ser utilizados para tareas como la búsqueda de imágenes similares. Por ejemplo, si tienes un embedding de una foto de un gato, puedes encontrar rápidamente otras imágenes de gatos al buscar las más cercanas en el espacio vectorial.
Embeddings para datos categóricos:
Imagina que tienes datos sobre aplicaciones móviles y quieres representar las categorías de esas aplicaciones (juegos, productividad, social, etc.) en un espacio más densamente poblado. Podrías utilizar embeddings para convertir estas categorías en vectores que capturen relaciones entre categorías. Por ejemplo, «juegos de acción» y «juegos de aventura» podrían estar más cerca en el espacio vectorial que «juegos de acción» y «aplicaciones de finanzas».
Ejemplo de cómo analiza la información el Embedding
Detalleremos ejemplos de cómo el embedding analiza la información y la relaciona para dar una respuesta:
Relaciones de género
Tomemos las palabras «hombre» y «mujer». Si restamos la representación de género masculino a «hombre» y le sumamos la representación de género femenino, podríamos obtener algo que se asemeja a «mujer». La idea aquí es que las operaciones matemáticas en el espacio de embeddings capturan relaciones semánticas, como género. Sin embargo, es importante destacar que las relaciones en embeddings pueden ser más complejas y sutiles que simples sumas y restas.
Analogías
Los embeddings también pueden capturar relaciones analógicas. Por ejemplo, si tomamos la relación «rey» es a «hombre» como «reina» es a ¿qué?, el espacio de embeddings puede resolver esto calculando la diferencia entre «rey» y «hombre» y sumándola a «reina». El resultado debería ser algo similar a «mujer». Esto demuestra cómo los embeddings pueden entender relaciones lógicas y analógicas entre palabras.
Sinónimos y antónimos
Los embeddings también pueden identificar sinónimos y antónimos. Si consideramos las palabras «feliz» y «triste», la distancia entre sus embeddings debería ser mayor que la distancia entre los embeddings de «feliz» y «contento», ya que «triste» es un antónimo de «feliz» mientras que «contento» es un sinónimo cercano.
Clasificación de texto
Los embeddings también son útiles en tareas de clasificación de texto. Por ejemplo, si tenemos un modelo de machine learning para clasificar sentimientos en reseñas de productos, los embeddings pueden capturar el contexto emocional de las palabras, ayudando al modelo a comprender si una reseña es positiva o negativa.
Conclusiones del concepto de embedding
Los embeddings transforman datos, que originalmente pueden no tener una representación numérica o ser muy dispersos, en vectores en un espacio continuo. En este espacio, la proximidad y las direcciones tienen significado semántico. Esta transformación facilita el uso de estos datos en modelos de aprendizaje automático y permite capturar patrones y relaciones complejas en los datos originales.
En resumen, los embeddings son representaciones numéricas que capturan relaciones y significados en un espacio multidimensional. Pueden usarse para operaciones matemáticas que revelan relaciones entre palabras, analogías, sinónimos y antónimos, y también para mejorar la comprensión de contextos y sentimientos en el procesamiento de lenguaje natural.
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