Word Embeddings : Qué son y Para qué sirven

¿Para qué sirven los word embeddings?

Los word embeddings sirven para representar el significado de las palabras en un espacio matemático. Para entenderlo mejor imagina un mapa gigante donde cada palabra tiene su propia ubicación. En este mapa, las palabras que son similares entre sí como “hombre” y “señor” o “grande” y “gigante” se encuentran cerca unas de otras, mientras que las palabras con significados muy diferentes como “perro” y “computadora” o “amor” y “comida” están ubicadas en puntos lejanos.

Eso es, en esencia, lo que hacen los word embeddings, representar palabras como puntos en un espacio vectorial. Pero en lugar de usar solo dos dimensiones como en un mapa, los word embeddings utilizan cientos o incluso miles de dimensiones, capturando así una gran variedad de matices del significado de las palabras.

¿Cómo funciona un embedding?

Para entender cómo funciona un embedding, debemos primero recordar que las computadoras no entienden el lenguaje de la misma manera que nosotros. Para ellas, las palabras son solo cadenas de caracteres sin significado intrínseco. Es aquí donde entran en juego los embeddings. Al transformar las palabras en vectores numéricos, las computadoras pueden procesarlas y analizarlas utilizando técnicas matemáticas. Los vectores de embedding no solo capturan el significado individual de las palabras, sino también las relaciones semánticas que tienen con otras palabras en diferentes contextos. Volvamos con un ejemplo:

Imagina la palabra “doctor”

En una oración como “El doctor examinó al paciente”, el embedding de “doctor” estaría cerca del de palabras como “médico”, “especialista” o “clínica”, ya que todas comparten un contexto médico. 

Sin embargo, en una frase como “El doctor en filosofía presentó su tesis”, el embedding de “doctor” se ubicaría más cerca de palabras como “académico”, “investigador” o “conocimiento”, reflejando su rol en el ámbito académico.

¿Cómo se realizan los word embeddings?

• Word2vec: Este método aprende embeddings de palabras en función de su concurrencia en el texto, es decir, analiza cuántas veces aparecen juntas dos palabras en una ventana de contexto determinada.
• GloVe: Este método combina el enfoque de concurrencia de Word2vec con información estadística del texto, como la frecuencia de las palabras.

De cualquier forma, independientemente del método utilizado, la creación de embeddings implica siempre los siguientes pasos:

• Preprocesamiento del texto: El texto se limpia y se prepara para el análisis, a través de la eliminación de caracteres especiales, convertir todo a minúsculas y segmentar el texto en oraciones y palabras.
• Selección del modelo: Se selecciona un método de aprendizaje automático para crear los embeddings.
• Entrenamiento del modelo: El modelo se entrena con el cuerpo de texto preprocesado.
• Evaluación de los embeddings: Se evalúa la calidad de los embeddings utilizando métricas como la similitud semántica o la precisión en tareas.

Aplicaciones de los embeddings

Los embeddings han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural, abriendo un abanico de posibilidades para el análisis y la comprensión del lenguaje humano. Su capacidad para capturar el significado y las relaciones contextuales de las palabras los convierte en una herramienta fundamental para diversas tareas en PLN, incluyendo:

Análisis semántico

Los embeddings permiten medir la similitud semántica entre palabras o frases, lo que es fundamental para tareas como la clasificación de texto, la búsqueda semántica y la detección de sinónimos y antónimos. Se pueden utilizar para determinar el sentimiento o la opinión expresada en un texto, y para agrupar documentos o frases en función de su temática, lo que es útil para tareas como la organización de documentos y la recuperación de información.

Modelado del lenguaje

Se utilizan como entrada para modelos de lenguaje que generan texto, traducen idiomas o responden a preguntas y también para crear resúmenes de textos extensos, capturando los puntos clave y la información esencial. Además, los embeddings son esenciales para el desarrollo de chatbots que puedan mantener conversaciones naturales y coherentes con los usuarios.

Aprendizaje automático

Los embeddings se pueden usar como características en tareas de clasificación de documentos, como la detección de spam o la clasificación de correos electrónicos.
Son útiles para identificar entidades con nombre en texto, como personas, lugares u organizaciones y para analizar las relaciones entre usuarios en las redes sociales. 

Otras aplicaciones

Por último, se pueden utilizar para detectar errores ortográficos y sugerir correcciones, para detectar plagio comparando documentos y buscando similitudes, así como para crear diccionarios y tesauros.

Ventajas del Word embedding

Las principales ventajas del uso de word embeddings son:

Captura de significado

A diferencia de las representaciones tradicionales basadas en bolsas de palabras, los word embeddings capturan el significado y las relaciones contextuales de las palabras de una manera más matizada. Esto permite a las computadoras comprender mejor el significado de las palabras en función del contexto en el que se utilizan.

Reducción de la dimensionalidad

Las representaciones basadas en bolsas de palabras pueden ser de alta dimensionalidad, lo que aumenta la complejidad de los modelos de PLN. Al representar las palabras como vectores de menor dimensionalidad, los word embeddings reducen la complejidad y mejoran la eficiencia de los algoritmos.

Personalización

Son personalizables para diferentes dominios o aplicaciones específicas, capturando mejor las sutilezas del lenguaje en un contexto particular.

Versatilidad

Se pueden aplicar a una amplia gama de tareas en procesamiento del lenguaje natural, desde el análisis semántico y el modelado del lenguaje hasta la generación de texto y la traducción automática.

Escalabilidad

Los métodos para crear word embeddings son escalables y pueden aplicarse a grandes cuerpos de texto, lo que los hace ideales para el análisis de grandes conjuntos de datos.

Integración con otros métodos

Son fácilmente integrados con otros métodos de PLN, como modelos de “n-gramas” o análisis sintáctico, para mejorar el rendimiento general.

Desventajas del Word

A pesar de las numerosas ventajas que ofrecen los word embeddings, también existen algunas desventajas que es importante considerar:

• Sesgos: Siempre pueden reflejar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento utilizados para crearlos, llegando a generar resultados discriminatorios o injustos.
• Falta de transparencia: Los métodos para crear word embeddings son complejos y engorrosos, lo que dificulta comprender cómo se generan los embeddings y cómo se representan las palabras. 
• Ruido y ambigüedad: El lenguaje natural es ambiguo, lo que casi siempre dificulta la creación de word embeddings precisos y confiables. 
• Costo computacional: La creación y el entrenamiento de modelos de word embedding son computacionalmente costosos, especialmente para grandes cuerpos de texto. 
• Dependencia del contexto: Los word embeddings dependen en gran medida del contexto en el que se usan las palabras. Esto significa que un mismo embedding puede tener diferentes significados.
• Limitaciones en la captura de emociones: Estos no siempre capturan adecuadamente las emociones o el tono del lenguaje. 
• Dificultades en la comparación entre idiomas: No siempre se pueden comparar directamente entre diferentes idiomas, debido a las diferencias en la estructura gramatical y el vocabulario. 

Ejemplos de word embeddings 

• Género: Ficción, no ficción, ciencia ficción, biografía, etc.
• Año de publicación: Año en que se publicó el libro.
• Número de páginas: Cantidad de páginas que tiene el libro.
• Idioma: Idioma en el que está escrito el libro.
• Autor: Identificación del autor o autores del libro.

Cada libro en la biblioteca se describe mediante un conjunto de propiedades. Para que los algoritmos puedan trabajar con estas descripciones, es necesario convertir las propiedades en valores numéricos. Por ejemplo:

• Género: Ficción → 1, No ficción → 2, Ciencia ficción → 3, Biografía → 4
• Año de publicación: 2020 → 20, 2019 → 19, 2018 → 18
• Número de páginas: Se mantiene el número real (p. ej., 300)
• Idioma: Inglés → 1, Español → 2, Francés → 3
• Autor: J.K. Rowling → 100, George Orwell → 101

Una vez que se han convertido todas las propiedades a valores numéricos, cada libro puede representarse como un vector en el espacio vectorial definido. Por ejemplo:

• Libro 1: [(Género) 1, (Año de publicación) 20, (Número de páginas) 350, (Idioma) 1, (Autor) 100]
• Libro 2: [3, 18, 450, 2, 101]

Una de las aplicaciones prácticas de tener vectores para cada libro es la capacidad de calcular la similitud entre ellos. La similitud se puede utilizar para medir cuán similares son dos vectores. Por ejemplo, si un usuario ha leído y disfrutado el Libro 1, podemos recomendarle otros libros cuyos vectores sean similares al de Libro 1. Al tener un vector numérico para cada libro, se pueden realizar operaciones como recomendaciones, clasificación y análisis de tendencias.

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Conclusión 

En resumen, los word embeddings son una herramienta muy útil con capacidad para representar palabras en un formato que las máquinas pueden entender, abriendo nuevas posibilidades en el desarrollo de aplicaciones como traductores automáticos, sistemas de búsqueda y asistentes virtuales.