Modelos de Espacio Vectorial
La necesidad de la representación numérica
Las computadoras no pueden interpretar el texto como lo hacen los humanos. Mientras que nosotros derivamos significado del lenguaje a través del contexto, la cultura y la experiencia, las computadoras solo ven secuencias de caracteres.
Para hacer que el texto sea accesible para las máquinas, debemos traducirlo a su lenguaje nativo: números. Representar el texto con vectores y matrices permite que los modelos matemáticos y estadísticos descubran patrones, relaciones e ideas que de otro modo permanecerían ocultas en el texto sin procesar.
Comprensión de los modelos de espacio vectorial
Afortunadamente, ya existen soluciones eficaces para convertir el texto en forma numérica. Uno de los enfoques más ampliamente adoptados es el uso de modelos de espacio vectorial.
Modelo de espacio vectorial (VSM) es un modelo matemático que representa documentos de texto, palabras o cualquier otro elemento como vectores en un espacio multidimensional.
Existen muchas formas de construir estos espacios vectoriales para documentos de texto. Un enfoque sencillo consiste en utilizar todo el vocabulario del corpus, asignando cada dimensión del espacio a un término único.
Vocabulario es el conjunto completo de términos únicos que aparecen en un corpus dado.
Sea el vocabulario del corpus denotado como V y el conjunto de documentos como D. Entonces, cada documento di∈D puede representarse como un vector en RN:
di=(w1,i,w2,i,...,wN,i)donde:
- N=∣V∣ es el número total de términos únicos en el vocabulario;
- wj,i denota el peso o importancia del término Wj∈V en el documento di.
A continuación, un ejemplo sencillo con solo 2 documentos y 2 términos únicos, visualizado en un espacio vectorial 2D:
Utilizando estas representaciones vectoriales, es posible calcular una puntuación de similitud entre documentos midiendo el ángulo entre sus vectores, normalmente mediante la similitud del coseno.
Palabras como vectores
La idea detrás de los VSM puede extenderse a las representaciones individuales de palabras mediante la técnica conocida como incrustaciones de palabras. Las incrustaciones de palabras operan bajo un principio matemático similar, pero se centran en representar palabras individuales como vectores en lugar de documentos completos. Las dimensiones en estos vectores capturan características semánticas latentes que no son directamente interpretables.
Aquí hay un ejemplo con incrustaciones bidimensionales para tres palabras:
Como se ilustra en la imagen, los vectores para "woman" y "queen", así como para "queen" y "king", están posicionados cerca, lo que indica una fuerte similitud semántica. En contraste, el ángulo más amplio entre "woman" y "king" sugiere una mayor diferencia semántica.
No se preocupe por los word embeddings por ahora, los discutiremos más adelante.
Aplicaciones de los modelos de espacio vectorial
Los modelos de espacio vectorial se utilizan en una amplia variedad de tareas de PLN:
-
Similitud semántica: cálculo de la similitud entre documentos de texto o palabras en función de sus representaciones vectoriales;
-
Recuperación de información: mejora de motores de búsqueda y sistemas de recomendación para encontrar contenido relevante para la consulta de un usuario;
-
Clasificación y agrupamiento de textos: categorización automática de documentos en clases predefinidas o agrupación de documentos similares;
-
Comprensión del lenguaje natural: facilita análisis lingüísticos más profundos que permiten aplicaciones como análisis de sentimientos, modelado de temas y más.
¡Gracias por tus comentarios!
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Las computadoras no pueden interpretar el texto como lo hacen los humanos. Mientras que nosotros derivamos significado del lenguaje a través del contexto, la cultura y la experiencia, las computadoras solo ven secuencias de caracteres.
Para hacer que el texto sea accesible para las máquinas, debemos traducirlo a su lenguaje nativo: números. Representar el texto con vectores y matrices permite que los modelos matemáticos y estadísticos descubran patrones, relaciones e ideas que de otro modo permanecerían ocultas en el texto sin procesar.
Comprensión de los modelos de espacio vectorial
Afortunadamente, ya existen soluciones eficaces para convertir el texto en forma numérica. Uno de los enfoques más ampliamente adoptados es el uso de modelos de espacio vectorial.
Modelo de espacio vectorial (VSM) es un modelo matemático que representa documentos de texto, palabras o cualquier otro elemento como vectores en un espacio multidimensional.
Existen muchas formas de construir estos espacios vectoriales para documentos de texto. Un enfoque sencillo consiste en utilizar todo el vocabulario del corpus, asignando cada dimensión del espacio a un término único.
Vocabulario es el conjunto completo de términos únicos que aparecen en un corpus dado.
Sea el vocabulario del corpus denotado como V y el conjunto de documentos como D. Entonces, cada documento di∈D puede representarse como un vector en RN:
di=(w1,i,w2,i,...,wN,i)donde:
- N=∣V∣ es el número total de términos únicos en el vocabulario;
- wj,i denota el peso o importancia del término Wj∈V en el documento di.
A continuación, un ejemplo sencillo con solo 2 documentos y 2 términos únicos, visualizado en un espacio vectorial 2D:
Utilizando estas representaciones vectoriales, es posible calcular una puntuación de similitud entre documentos midiendo el ángulo entre sus vectores, normalmente mediante la similitud del coseno.
Palabras como vectores
La idea detrás de los VSM puede extenderse a las representaciones individuales de palabras mediante la técnica conocida como incrustaciones de palabras. Las incrustaciones de palabras operan bajo un principio matemático similar, pero se centran en representar palabras individuales como vectores en lugar de documentos completos. Las dimensiones en estos vectores capturan características semánticas latentes que no son directamente interpretables.
Aquí hay un ejemplo con incrustaciones bidimensionales para tres palabras:
Como se ilustra en la imagen, los vectores para "woman" y "queen", así como para "queen" y "king", están posicionados cerca, lo que indica una fuerte similitud semántica. En contraste, el ángulo más amplio entre "woman" y "king" sugiere una mayor diferencia semántica.
No se preocupe por los word embeddings por ahora, los discutiremos más adelante.
Aplicaciones de los modelos de espacio vectorial
Los modelos de espacio vectorial se utilizan en una amplia variedad de tareas de PLN:
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Similitud semántica: cálculo de la similitud entre documentos de texto o palabras en función de sus representaciones vectoriales;
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Recuperación de información: mejora de motores de búsqueda y sistemas de recomendación para encontrar contenido relevante para la consulta de un usuario;
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Clasificación y agrupamiento de textos: categorización automática de documentos en clases predefinidas o agrupación de documentos similares;
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Comprensión del lenguaje natural: facilita análisis lingüísticos más profundos que permiten aplicaciones como análisis de sentimientos, modelado de temas y más.
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