Word embedding es una técnica de representación de lenguaje en modelos de procesamiento de lenguaje natural. Consiste en codificar las palabras y frases en un formato numérico que puede ser procesado por un modelo de aprendizaje automático.
Los modelos de aprendizaje automático tienen dificultades para comprender el significado y contexto de las palabras como los humanos. Word embedding soluciona este problema, representando cada palabra como un vector de números, capturando su significado y contexto.
Para crear un word embedding, se entrena un modelo de aprendizaje automático con un corpus grande de texto. A partir de este entrenamiento, se generan vectores de números para cada palabra.
Por ejemplo, supongamos que tenemos el siguiente corpus de texto: «perro», «gato», «pájaro». Podemos asignar a cada palabra un vector de números de tres dimensiones, por ejemplo:
«perro»: [0.5, 0.2, 0.1]
«gato»: [0.1, 0.6, 0.3]
«pájaro»: [0.3, 0.1, 0.8]
Estos vectores de números capturan lo mejor posible el significado y contexto de cada palabra en el corpus de texto. Por ejemplo, podemos ver que «perro» y «gato» tienen valores similares en la segunda dimensión, lo que sugiere que ambas palabras están relacionadas en algún sentido. Esto es un ejemplo simplificado, pero básicamente representa cómo funcionan los word embeddings en la práctica.
El uso de word embeddings permite a los modelos de aprendizaje automático entender mejor el significado y contexto de las palabras, lo que a su vez mejora la eficacia de tareas como la traducción automática, la clasificación de texto y la generación de texto.
Los word embeddings son un componente fundamental para muchas tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, entre ellas los transformers, ya que utilizan word embeddings como un método de entrada para sus modelos.