Los embeddings son representaciones vectoriales de palabras o elementos en un espacio multidimensional, donde las similitudes semánticas entre elementos se reflejan en distancias más cortas en ese espacio. En el contexto del procesamiento del lenguaje natural (PLN), los embeddings de palabras son representaciones numéricas que capturan las características semánticas y sintácticas de las palabras. Estas representaciones son aprendidas automáticamente a partir de grandes cantidades de datos textuales utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Hay varias formas de obtener embeddings de palabras, pero una de las más comunes y exitosas es el uso de modelos de embeddings preentrenados, como Word2Vec, GloVe (Global Vectors for Word Representation) y embeddings contextuales como ELMo (Embeddings from Language Models) y BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). A continuación, se describen brevemente algunos de estos métodos:
Word2Vec
Es una técnica y conjunto de modelos desarrollados por Google para aprender representaciones vectoriales (embeddings) de palabras a partir de grandes cantidades de datos textuales no etiquetados. Fue introducido por Thomas Mikolov y su equipo en 2013. La idea central detrás de Word2Vec es asignar vectores numéricos a palabras de manera que las palabras con significados similares tengan representaciones vectoriales cercanas entre sí en un espacio de características de dimensiones múltiples.
Existen dos arquitecturas principales en Word2Vec: Skip-gram y Continuous Bag of Words (CBOW), ambas basadas en la predicción de palabras en el contexto de otras palabras en oraciones o documentos. Aquí se describen brevemente ambas arquitecturas:
Skip-gram: En este enfoque, el modelo trata de predecir las palabras de contexto (palabras vecinas) dadas una palabra de destino. Por ejemplo, dada la palabra “gato”, el modelo de Skip-gram intentará predecir las palabras que tienden a aparecer cerca de “gato” en oraciones. Este modelo es especialmente útil cuando se tiene un conjunto de datos grande y diverso.
Continuous Bag of Words (CBOW): A diferencia de Skip-gram, CBOW tiene como objetivo predecir la palabra de destino dada un contexto (palabras vecinas). En este caso, se utiliza el contexto para predecir la palabra central. CBOW es más rápido de entrenar en comparación con Skip-gram y suele ser eficaz cuando se tiene menos datos disponibles.
El proceso de entrenamiento implica ajustar los pesos de la red neuronal para minimizar la diferencia entre las predicciones del modelo y las palabras reales en el conjunto de datos. Una vez entrenado, el modelo produce vectores de palabras que capturan las similitudes semánticas y sintácticas entre las palabras. Estos vectores pueden ser utilizados en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como clasificación de texto, clustering de palabras, traducción automática y análisis de sentimientos.
Word2Vec ha sido un avance significativo en la representación semántica de palabras y ha demostrado ser útil en una variedad de aplicaciones de PLN. Además, al aprender de grandes conjuntos de datos no etiquetados, puede capturar relaciones semánticas complejas y descubrir patrones lingüísticos de manera eficiente.
GloVe
GloVe, que significa “Global Vectors for Word Representation,” es una técnica y modelo de aprendizaje de representaciones vectoriales de palabras. Fue desarrollado por Jeffrey Pennington, Richard Socher y Christopher D. Manning en la Universidad de Stanford en 2014. GloVe se centra en la estadística global de un corpus de texto para aprender las representaciones vectoriales de palabras.
A diferencia de modelos como Word2Vec, que se basan en la predicción de contextos locales de palabras, GloVe utiliza información de co-ocurrencia global de palabras en un corpus de texto. La intuición detrás de GloVe es que las palabras que aparecen con frecuencia juntas y tienen significados similares tendrán representaciones vectoriales más cercanas en el espacio vectorial.
El proceso de entrenamiento de GloVe implica construir una matriz de co-ocurrencia que registra cuántas veces las palabras aparecen juntas en un contexto definido (por ejemplo, en una ventana de palabras cercanas). Luego, se utiliza esta matriz para aprender los vectores de palabras minimizando una función de costo que penaliza las diferencias entre las distancias euclidianas entre los vectores de palabras y sus logaritmos de co-ocurrencia.
Las representaciones vectoriales resultantes de GloVe capturan la semántica y las relaciones semánticas entre palabras. Estos embeddings son útiles para diversas tareas en procesamiento del lenguaje natural, como clasificación de texto, análisis de sentimientos, traducción automática y recuperación de información.
GloVe se ha vuelto popular debido a su capacidad para generar embeddings de palabras que reflejan relaciones semánticas y sintácticas de manera efectiva, especialmente cuando se tiene un conjunto de datos grande para el entrenamiento.
ELMo
Significa “Embeddings from Language Models,” es un enfoque de representación de palabras basado en modelos de lenguaje contextuales. Fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Washington en 2018 y ha sido una contribución significativa al campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
A diferencia de los modelos de embeddings estáticos, como Word2Vec y GloVe, que asignan un único vector a cada palabra independientemente del contexto, ELMo genera embeddings contextuales. Esto significa que la representación de una palabra puede variar según su contexto en una oración específica.
La arquitectura de ELMo se basa en una red neuronal bidireccional de tipo LSTM (Long Short-Term Memory) o GRU (Gated Recurrent Unit) preentrenada en grandes cantidades de datos textuales. ELMo utiliza capas profundas y bidireccionales para capturar la complejidad del lenguaje natural, permitiendo que el modelo entienda el significado de una palabra en función de las palabras que la rodean.
La contribución clave de ELMo radica en cómo combina los embeddings contextuales. En lugar de simplemente promediar o concatenar los embeddings de las capas bidireccionales, ELMo utiliza una combinación ponderada de todas las capas. Cada capa contribuye de manera diferente a la representación final, y los pesos de la combinación son aprendidos durante el entrenamiento. Esto significa que ELMo puede capturar información semántica y sintáctica de diferentes niveles de abstracción.
ELMo ha demostrado ser efectivo en una variedad de tareas de PLN, como la clasificación de texto, la extracción de información y el análisis de sentimientos. Además, ha inspirado modelos posteriores que utilizan embeddings contextuales, como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Estos modelos han mejorado significativamente el rendimiento en tareas de procesamiento del lenguaje natural al capturar de manera más efectiva la complejidad semántica y sintáctica del lenguaje.
BERT
“Bidirectional Encoder Representations from Transformers,” es un modelo de lenguaje preentrenado desarrollado por Google. Fue introducido por Jacob Devlin y su equipo en 2018 y ha tenido un impacto significativo en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales que se entrenan para predecir palabras en un solo sentido (izquierda a derecha o viceversa), BERT utiliza una arquitectura bidireccional basada en transformers. Los transformers son una arquitectura de red neuronal que ha demostrado ser muy efectiva en tareas de procesamiento del lenguaje natural.
La principal innovación de BERT radica en su capacidad para capturar el contexto bidireccional de las palabras en una oración. En lugar de predecir la siguiente palabra en una secuencia, BERT se entrena para predecir palabras enmascaradas (palabras ocultas) en una oración. Además, BERT utiliza pares de oraciones para aprender la relación entre ellas, lo que le permite entender el contexto global.
Algunas características clave de BERT son:
Bidireccionalidad: BERT procesa el contexto en ambas direcciones (izquierda a derecha y derecha a izquierda), permitiendo que cada palabra tenga conocimiento del contexto circundante en ambas direcciones.
Capas de atención: BERT utiliza múltiples capas de atención en su arquitectura de transformers. Esto le permite capturar dependencias a largo plazo y relaciones complejas entre palabras.
Preentrenamiento masivo: BERT se entrena en grandes cantidades de datos no etiquetados antes de ser afinado para tareas específicas. Durante el preentrenamiento, el modelo aprende representaciones contextualizadas de palabras.
Después del preentrenamiento, BERT se puede ajustar (o afinar) para tareas específicas utilizando conjuntos de datos más pequeños y etiquetados. Este ajuste fino ha demostrado ser altamente efectivo para una variedad de tareas de PLN, como la clasificación de texto, la extracción de información, la respuesta a preguntas y la traducción automática.
BERT y modelos similares que utilizan embeddings contextuales han establecido nuevos estándares en el rendimiento de las tareas de procesamiento del lenguaje natural. Su capacidad para entender el contexto bidireccional y las relaciones semánticas complejas ha contribuido significativamente al progreso en el campo.
