O que são embeddings?
Embeddings são representações vetoriais de palavras, frases ou documentos em um espaço contínuo, onde palavras semanticamente similares são mapeadas para vetores próximos. Essas representações são usadas em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação de texto, tradução automática, sumarização de texto, entre outras. Neste capítulo, vamos explorar o conceito de embeddings, como eles são criados e como são usados em modelos de linguagem.
O que são embeddings?
Embeddings são representações vetoriais de palavras, frases ou documentos em um espaço contínuo, onde palavras semanticamente similares são mapeadas para vetores próximos. Essas representações são aprendidas a partir de dados textuais usando técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais, e capturam informações semânticas e sintáticas sobre as palavras. Os embeddings são usados para representar o significado das palavras de forma densa e contínua, em contraste com representações esparsas, como one-hot encoding.
Os embeddings são usados em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação de texto, tradução automática, sumarização de texto, entre outras. Eles são uma forma eficaz de representar o significado das palavras em um espaço contínuo, onde operações vetoriais podem ser usadas para calcular similaridades entre palavras, encontrar analogias, entre outras tarefas.
Como os embeddings são criados?
Os embeddings são criados a partir de dados textuais usando técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais. Existem várias abordagens para criar embeddings, como Word2Vec, GloVe, FastText, entre outras. Essas abordagens capturam diferentes aspectos das palavras, como co-ocorrência, contexto, morfologia, entre outros, e geram representações vetoriais que capturam informações semânticas e sintáticas sobre as palavras.
O processo de criação de embeddings envolve a construção de um modelo de linguagem que aprende a representação vetorial das palavras a partir de um corpus de texto. O modelo é treinado para prever a palavra seguinte em uma sequência de palavras, dada uma palavra de entrada, e ajusta os pesos das camadas internas para capturar as relações semânticas e sintáticas entre as palavras. O resultado é um conjunto de vetores densos que representam o significado das palavras em um espaço contínuo.
Como os embeddings são usados em modelos de linguagem?
Os embeddings são usados em modelos de linguagem para representar o significado das palavras em um espaço contínuo e capturar informações semânticas e sintáticas sobre as palavras. Eles são usados como camadas de entrada nos modelos de linguagem, onde cada palavra é mapeada para seu vetor correspondente no espaço de embeddings. Esses vetores são usados como representações das palavras durante o treinamento do modelo e são ajustados para minimizar a perda nas tarefas de processamento de linguagem natural.
Os embeddings são usados em várias tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação de texto, tradução automática, sumarização de texto, entre outras. Eles são uma forma eficaz de representar o significado das palavras em um espaço contínuo e capturar informações semânticas e sintáticas sobre as palavras. Os embeddings são uma parte fundamental dos modelos de linguagem modernos e desempenham um papel importante na qualidade e no desempenho desses modelos.
Em resumo, embeddings são representações vetoriais de palavras, frases ou documentos em um espaço contínuo, onde palavras semanticamente similares são mapeadas para vetores próximos. Essas representações são usadas em várias tarefas de processamento de linguagem natural e são uma parte fundamental dos modelos de linguagem modernos. Os embeddings capturam informações semânticas e sintáticas sobre as palavras e são uma ferramenta poderosa para representar o significado das palavras de forma densa e contínua.