Эмбеддинги (вложения) – это способ представления слов или фраз в виде числовых векторов, которые используются компьютерными моделями для обработки естественного языка. Они позволяют компьютеру понимать и работать с семантическим значением слов.
Эмбеддинги — это особый тип представления вектора слов, предназначенный для отражения семантического и синтаксического значения слов.
Для объяснения эмбеддингов давайте представим словарь, где каждое слово имеет свой уникальный номер. Каждому слову мы можем сопоставить вектор, который представляет его значение в многомерном пространстве.
Например, слово “кошка” может быть представлено вектором [0.2, 0.5, -0.3], а слово “собака” – вектором [0.6, -0.1, 0.8]. Такие векторы могут иметь несколько сотен или тысяч измерений.
Важным свойством эмбеддингов является то, что близкие по значению слова имеют похожие векторы. В нашем примере, векторы слов “кошка” и “собака” более близки друг к другу, чем векторы слов “кошка” и “стол”.
Это позволяет компьютерной модели понимать отношения между словами и выполнять различные задачи обработки языка. Например, с помощью эмбеддингов модель может определить, что “кошка” и “кот” являются синонимами и имеют похожие значения, а “кошка” и “мышь” являются антонимами и имеют противоположные значения.
Другой важной особенностью эмбеддингов является их способность к обобщению. Это означает, что модель может обрабатывать слова, которые она никогда ранее не видела, и определять их значения на основе сходства с другими словами в векторном пространстве.
Эмбеддинги могут быть созданы с использованием различных алгоритмов и методов, включая Word2Vec, GloVe и BERT. Эти алгоритмы тренируются на больших объемах текстовых данных, чтобы извлечь семантическую информацию и построить эффективные представления слов и фраз.
Эмбеддинги иногда путают с контекстными векторами. Оба термина подразумевают векторное представление слова, фразы или целого текста. Однако контекстный вектор связан с информацией, о чём в данный момент идёт речь. Значения координат контекстного вектора меняются со временем. Векторы эмбеддингов статичны, они всегда содержат только конкретную информацию. Их координаты неизменны.
Два способа представления эмбеддингов – это разреженные и плотные вложения.
Разреженные (sparse) вложения работают как словарь, где каждому слову присвоен уникальный индекс, а вложение для слова представляет собой вектор, состоящий в основном из нулей, с несколькими ненулевыми значениями в индексе, соответствующем этому слову. Этот тип внедрения очень эффективен с точки зрения использования памяти, поскольку большинство значений равны нулю, но он не очень хорошо отражает нюансы языка.
Плотные (dense) вложения действуют как отображение, где каждое слово или предложение представлено непрерывным вектором чисел, причем каждое число представляет собой отдельный аспект слова или предложения. Этот тип внедрения требует больше памяти, но он фиксирует контекст и отношения внутри языка.
Хорошей аналогией для редких и плотных вложений можно считать фотографию и живопись. Фотография фиксирует момент во времени с точными деталями, но может не передать глубину и эмоции объекта. Вы не видите эмоций в мазках кисти художника или в многомерности сцены. Живопись — это более абстрактное изображение предмета, но оно может передать более тонкие эмоции и детали, которые не запечатлены на фотографии.
Для работы с эмбеддингами слов существуют различные библиотеки Python: gensim, keras, tensorflow, pytorch.
Эмбеддинги предоставляют компьютерным моделям возможность понимать и работать с языком в рамках NLP, что позволяет им выполнять задачи, связанные с обработкой естественного языка, такие как машинный перевод, анализ тональности текста, анализ смысла и многое другое.
