Tipos de Modelos de Espacio Vectorial
Los modelos de espacio vectorial pueden clasificarse según la forma en que representan el texto, abarcando desde métodos simples basados en frecuencia hasta incrustaciones avanzadas que consideran el contexto. Cada enfoque ofrece ventajas distintas y es adecuado para diferentes tipos de tareas de PLN.
Bolsa de Palabras
Bolsa de palabras (BoW) es un modelo de espacio vectorial que representa los documentos como vectores, donde cada dimensión corresponde a una palabra única. Puede ser binario (indicando la presencia de la palabra) o basado en frecuencia (indicando el conteo de palabras).
Aquí hay un ejemplo de una bolsa de palabras basada en frecuencia:
Como se puede observar, cada documento se representa mediante un vector, donde cada dimensión corresponde a la frecuencia de una palabra específica dentro de ese documento. En el caso de un modelo binario de bolsa de palabras, cada vector contendría solo 0 o 1 para cada palabra, indicando su ausencia o presencia, respectivamente.
El preprocesamiento de texto es un paso necesario antes de aplicar BoW o modelos similares.
TF-IDF
El modelo TF-IDF (frecuencia de término-frecuencia inversa de documento) amplía el enfoque de bolsa de palabras (BoW) ajustando las frecuencias de las palabras según su aparición en todos los documentos. Da énfasis a las palabras que son únicas en un documento, proporcionando así perspectivas más específicas sobre el contenido del documento.
Esto se logra combinando la frecuencia de término (el número de veces que una palabra aparece en un documento) con la frecuencia inversa de documento (una medida de cuán común o rara es una palabra en todo el conjunto de datos).
Aquí está el resultado de aplicar TF-IDF a los documentos del ejemplo anterior:
Los vectores resultantes, enriquecidos por TF-IDF, muestran mayor variedad y ofrecen perspectivas más profundas sobre el contenido del documento.
Embeddings de palabras y embeddings de documentos
Los embeddings de palabras asignan palabras individuales a vectores densos en un espacio continuo de baja dimensión, capturando similitudes semánticas que no son directamente interpretables.
Por otro lado, los embeddings de documentos generan vectores densos que representan documentos completos, capturando su significado semántico general.
La dimensionalidad (tamaño) de los embeddings suele elegirse según los requisitos del proyecto y los recursos computacionales disponibles. Seleccionar el tamaño adecuado es crucial para lograr un equilibrio entre capturar información semántica rica y mantener la eficiencia del modelo.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo podrían verse los embeddings de palabras para "cat", "kitten", "dog" y "house":
Aunque los valores numéricos en esta tabla son arbitrarios, ilustran cómo las incrustaciones pueden representar relaciones significativas entre palabras.
En aplicaciones del mundo real, dichas incrustaciones se obtienen entrenando un modelo con un gran corpus de texto, lo que le permite descubrir patrones sutiles y relaciones semánticas dentro del lenguaje natural.
Un avance adicional en las representaciones densas, las incrustaciones contextuales (generadas por modelos como BERT y GPT), considera el contexto en el que aparece una palabra para generar su vector. Esto significa que la misma palabra puede tener diferentes incrustaciones según su uso en distintas oraciones, proporcionando una comprensión matizada del lenguaje.
¡Gracias por tus comentarios!
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Bolsa de Palabras
Bolsa de palabras (BoW) es un modelo de espacio vectorial que representa los documentos como vectores, donde cada dimensión corresponde a una palabra única. Puede ser binario (indicando la presencia de la palabra) o basado en frecuencia (indicando el conteo de palabras).
Aquí hay un ejemplo de una bolsa de palabras basada en frecuencia:
Como se puede observar, cada documento se representa mediante un vector, donde cada dimensión corresponde a la frecuencia de una palabra específica dentro de ese documento. En el caso de un modelo binario de bolsa de palabras, cada vector contendría solo 0 o 1 para cada palabra, indicando su ausencia o presencia, respectivamente.
El preprocesamiento de texto es un paso necesario antes de aplicar BoW o modelos similares.
TF-IDF
El modelo TF-IDF (frecuencia de término-frecuencia inversa de documento) amplía el enfoque de bolsa de palabras (BoW) ajustando las frecuencias de las palabras según su aparición en todos los documentos. Da énfasis a las palabras que son únicas en un documento, proporcionando así perspectivas más específicas sobre el contenido del documento.
Esto se logra combinando la frecuencia de término (el número de veces que una palabra aparece en un documento) con la frecuencia inversa de documento (una medida de cuán común o rara es una palabra en todo el conjunto de datos).
Aquí está el resultado de aplicar TF-IDF a los documentos del ejemplo anterior:
Los vectores resultantes, enriquecidos por TF-IDF, muestran mayor variedad y ofrecen perspectivas más profundas sobre el contenido del documento.
Embeddings de palabras y embeddings de documentos
Los embeddings de palabras asignan palabras individuales a vectores densos en un espacio continuo de baja dimensión, capturando similitudes semánticas que no son directamente interpretables.
Por otro lado, los embeddings de documentos generan vectores densos que representan documentos completos, capturando su significado semántico general.
La dimensionalidad (tamaño) de los embeddings suele elegirse según los requisitos del proyecto y los recursos computacionales disponibles. Seleccionar el tamaño adecuado es crucial para lograr un equilibrio entre capturar información semántica rica y mantener la eficiencia del modelo.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo podrían verse los embeddings de palabras para "cat", "kitten", "dog" y "house":
Aunque los valores numéricos en esta tabla son arbitrarios, ilustran cómo las incrustaciones pueden representar relaciones significativas entre palabras.
En aplicaciones del mundo real, dichas incrustaciones se obtienen entrenando un modelo con un gran corpus de texto, lo que le permite descubrir patrones sutiles y relaciones semánticas dentro del lenguaje natural.
Un avance adicional en las representaciones densas, las incrustaciones contextuales (generadas por modelos como BERT y GPT), considera el contexto en el que aparece una palabra para generar su vector. Esto significa que la misma palabra puede tener diferentes incrustaciones según su uso en distintas oraciones, proporcionando una comprensión matizada del lenguaje.
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