Impara Modelli a Spazio Vettoriale | Modelli di Testo di Base

La necessità della rappresentazione numerica

I computer non possono interpretare il testo come fanno gli esseri umani. Mentre noi ricaviamo significato dal linguaggio attraverso contesto, cultura ed esperienza, i computer vedono solo sequenze di caratteri.

Per rendere il testo accessibile alle macchine, dobbiamo tradurlo nella loro lingua nativa: i numeri. Rappresentare il testo con vettori e matrici consente ai modelli matematici e statistici di individuare schemi, relazioni e informazioni che altrimenti rimarrebbero nascoste nel testo grezzo.

Comprendere i modelli di spazio vettoriale

Fortunatamente, esistono già soluzioni efficaci per convertire il testo in forma numerica. Uno degli approcci più diffusi è l'utilizzo dei modelli di spazio vettoriale.

Definizione

Il modello di spazio vettoriale (VSM) è un modello matematico che rappresenta documenti di testo, parole o altri elementi come vettori in uno spazio multidimensionale.

Esistono diversi modi per costruire tali spazi vettoriali per i documenti di testo. Un approccio semplice consiste nell'utilizzare l'intero vocabolario del corpus, assegnando a ciascuna dimensione dello spazio un termine unico.

Definizione

Vocabolario è l'insieme completo dei termini unici che compaiono in un determinato corpus.

Sia il vocabolario del corpus indicato come $V$ e l'insieme dei documenti come $D$ . Allora, ogni documento $d_i \in D$ può essere rappresentato come un vettore in $\R^N$ :

d_i = (w_{1,i}, w_{2,i}, ..., w_{N,i})

dove:

$N = |V|$ è il numero totale di termini unici nel vocabolario;
$w_{j,i}$ indica il peso o l'importanza del termine $W_j \in V$ nel documento $d_i$ .

Ecco un semplice esempio con solo 2 documenti e 2 termini unici, visualizzati in uno spazio vettoriale bidimensionale:

Utilizzando queste rappresentazioni vettoriali, è possibile calcolare un punteggio di similarità tra documenti misurando l'angolo tra i loro vettori, tipicamente tramite la similarità coseno.

Parole come vettori

L'idea alla base dei VSM può essere estesa alle rappresentazioni di singole parole tramite la tecnica nota come word embeddings. I word embeddings operano secondo un principio matematico simile, ma si concentrano sulla rappresentazione di singole parole come vettori invece che interi documenti. Le dimensioni di questi vettori catturano caratteristiche semantiche latenti che non sono direttamente interpretabili.

Ecco un esempio con embedding bidimensionali per tre parole:

Come illustrato nell'immagine, i vettori per "woman" e "queen", così come per "queen" e "king", sono posizionati vicini, indicando una forte similarità semantica. Al contrario, l'angolo più ampio tra "woman" e "king" suggerisce una maggiore differenza semantica.

Nota

Non preoccuparti degli word embeddings per ora, ne parleremo più avanti.

Applicazioni dei modelli di spazio vettoriale

I modelli di spazio vettoriale sono utilizzati in una vasta gamma di compiti NLP:

Similarità semantica: calcolo della similarità tra documenti di testo o parole sulla base delle loro rappresentazioni vettoriali;
Recupero delle informazioni: miglioramento dei motori di ricerca e dei sistemi di raccomandazione per trovare contenuti rilevanti rispetto alla query di un utente;
Classificazione e clustering di testi: categorizzazione automatica dei documenti in classi predefinite o raggruppamento di documenti simili;
Comprensione del linguaggio naturale: facilitazione di analisi linguistiche più profonde che aprono la strada ad applicazioni come analisi del sentiment, topic modeling e altro ancora.

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 1

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What are some common methods for creating word embeddings?

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Comprendere i modelli di spazio vettoriale

Fortunatamente, esistono già soluzioni efficaci per convertire il testo in forma numerica. Uno degli approcci più diffusi è l'utilizzo dei modelli di spazio vettoriale.

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Il modello di spazio vettoriale (VSM) è un modello matematico che rappresenta documenti di testo, parole o altri elementi come vettori in uno spazio multidimensionale.

Definizione

Vocabolario è l'insieme completo dei termini unici che compaiono in un determinato corpus.

Sia il vocabolario del corpus indicato come $V$ e l'insieme dei documenti come $D$ . Allora, ogni documento $d_i \in D$ può essere rappresentato come un vettore in $\R^N$ :

d_i = (w_{1,i}, w_{2,i}, ..., w_{N,i})

dove:

$N = |V|$ è il numero totale di termini unici nel vocabolario;
$w_{j,i}$ indica il peso o l'importanza del termine $W_j \in V$ nel documento $d_i$ .

Ecco un semplice esempio con solo 2 documenti e 2 termini unici, visualizzati in uno spazio vettoriale bidimensionale:

Parole come vettori

Ecco un esempio con embedding bidimensionali per tre parole:

Nota

Non preoccuparti degli word embeddings per ora, ne parleremo più avanti.

Applicazioni dei modelli di spazio vettoriale

I modelli di spazio vettoriale sono utilizzati in una vasta gamma di compiti NLP:

Similarità semantica: calcolo della similarità tra documenti di testo o parole sulla base delle loro rappresentazioni vettoriali;
Recupero delle informazioni: miglioramento dei motori di ricerca e dei sistemi di raccomandazione per trovare contenuti rilevanti rispetto alla query di un utente;
Classificazione e clustering di testi: categorizzazione automatica dei documenti in classi predefinite o raggruppamento di documenti simili;
Comprensione del linguaggio naturale: facilitazione di analisi linguistiche più profonde che aprono la strada ad applicazioni come analisi del sentiment, topic modeling e altro ancora.

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