Эмбеддинги (векторные вложения, а также встраивания слов) – 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, а поисковым системам – определять связанные слова, фразы и темы.
Определение
Эмбеддинги — это особый тип представления вектора слов, предназначенный для отражения семантического и синтаксического значения слов. Встраивание слов можно определить как тип математического представления слов или фраз, которое отражает контекст и значение слов в данном тексте.
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.
Реальные векторные вложения, получаемые средствами современных LLM, представляют собой объёмные массивы данных. На иллюстрации ниже – примерно пятая часть простого запроса, состоящего всего из двух слов.
Пример векторного вложения (фрагмент массива)
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.
Встраивания и BoW
В отличие от алгоритмов наподобие “мешка слов” и TF-IDF, эмбеддинги учитывают контекст. Благодаря этому они могут различать омонимы и слова с одинаковым написанием (полисемия), тогда как алгоритмы уровня BoW могут справиться с этим только с помощью тегирования. Подход BoW игнорирует порядок слов, эмбеддинги его учитывают.
“Мешок слов” обрабатывает слова, которых нет в словаре, создавая столбец с новыми словами. Однако, поскольку это слово не встречается в обучающих данных, модель не будет его учитывать. С другой стороны, эмбеддинги обычно полагаются на вспомогательные слова, которая может вывести информацию из слов вне словаря (OOV). Например, FastText использует n-граммы символов для вычисления встраивания слов, а SBERT использует информацию WordPiece. Оба обрабатывают слова OOV.
Набор слов может стать непомерно большим, если словарный запас велик, поскольку каждое слово представляет собой признак (feature). Можно решить эту проблему с помощью лемматизации и фильтрации, но можно потерять важные детали. Встраивание документов обеспечивает векторы фиксированной длины, что ускоряет последующий анализ.
Эмбеддинги и контекстные векторы: отличия
Контекстные векторы часто путают с эмбеддингами. Оба термина подразумевают векторное представление слова, фразы или целого текста. Однако контекстный вектор связан с информацией, о чём в данный момент идёт речь, с тематической моделью. Значения координат контекстного вектора меняются со временем. Векторы эмбеддингов статичны, они всегда содержат только конкретную информацию. Их координаты неизменны.
Разница в терминологии скорее связана с контекстом использования:
- Векторные вложения (эмбеддинги) – это более общий термин, используемый для обозначения представления любых объектов (слов, изображений, аудио) в виде векторов. Говоря о векторных вложениях, мы обычно имеем в виду предобученные модели, такие как Word2Vec, GloVe или FastText, где векторы для каждого слова статичны и не зависят от контекста.
- Контекстные векторы – это термин, подчеркивающий, что векторы слов формируются с учетом окружающего контекста. Это значит, что один и тот же слово может иметь разные векторные представления в зависимости от предложения или документа, в котором оно встречается. Контекстные векторы обычно получаются с помощью более сложных моделей, таких как BERT, RoBERTa или GPT, которые способны учитывать контекст и улавливать более тонкие оттенки значения.
В отличие от контекстных векторов, эмбеддинги не работают с отношениями “термин-документ”. Вместо этого вложения слов работают с меньшими контекстами, такими как предложения или подпоследовательности лексем в предложении.
Способы представления
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.
Виды эмбеддингов
| Категория | Тип | Описание |
|---|---|---|
|
Текстовые |
Word Embeddings |
Преобразуют слова в векторы, так что слова с похожим значением имеют похожие векторные представления. |
|
Текстовые |
Sentence Embeddings |
Преобразуют в векторы целые предложения. |
|
Для изображений |
CNN |
CNN позволяет преобразовать изображения в векторы, которые затем используются для классификации изображений или генерации новых изображений. |
|
Для изображений |
Autoencoders |
Автоэнкодеры могут сжимать изображения в более мелкие, плотные векторные представления, которые затем могут быть использованы для декомпрессии или обнаружения аномалий. |
|
Графовые данные |
Graph Embeddings |
Применяются для работы с графовыми структурами (к примеру, в рекомендательных системах). Это способ представить узлы и связи графа в виде векторов. |
|
Последовательности |
Sequence Embeddings |
Используются для анализа последовательностей, например, во временных рядах или в музыке. |
Как работают эмбеддинги?
Вложения основаны на концепции, известной как распределенное представление. Это способ представления слов и фраз в виде векторов в многомерном пространстве.
В этом пространстве родственные слова и фразы располагаются близко друг к другу, а несвязанные — далеко друг от друга. Это позволяет машинам быстро определять связи между словами и фразами.
Наиболее распространенным типом внедрения является word2vec, который использует нейронную сеть для изучения отношений между словами. Это мощный и эффективный способ извлечения ключевых слов в SEO.
Самый большой недостаток эмбеддингов заключается в том, что они не поддаются интерпретации, в отличие от функций набора слов. Если интерпретируемость важна, правильным подходом будет набор слов.
Использование
Для работы с эмбеддингами слов существуют различные библиотеки Python: gensim, keras, tensorflow, pytorch.
В практике поисковой оптимизации (SEO) встраивание слов может использоваться для повышения релевантности и качества результатов поиска. Например, встраивание слов может помочь поисковым системам понять контекст, в котором используется определенное слово, что позволяет им предоставлять более релевантные результаты для данного поискового запроса.
Эмбединги формируют контекст, благодаря чему поисковым системам проще работать с “длинным хвостом” – конкретными нишевыми запросами с высокой конверсией и малой частотностью. Эмбединги фиксируют связи между словами, благодаря чему поисковая система может понять запрос, даже если он не соответствует точному слову.
Примеры:
- В запросе “корма для собак мелких пород” слово “мелкие” модифицирует “породы собак”. В этом случае поисковой системе нет необходимости ориентироваться на наличие в запросе и индексе точных вхождений типа “болонка”, “чихуахуа”, “шпиц” и т.п.
- Запрос “элитная итальянская мебель” содержит лишний ключ “элитная”, который может ошибочно использоваться для оптимизации. Производители итальянской мебели не поставляют на российский рынок дешевую мебель, и наличие ключа “итальянская” модифицирует ключ “мебель”, отсекая все недорогие и бюджетные варианты.
Самое важное преимущество, которое векторные встраивания предоставляют для SEO – это возможность оценить, какого контента не хватает на сайте в сопоставлении с другими сайтами. Для реализации этого на практике можно использовать встроенный инструментарий Screaming Frog SEO Spider с кастомным JS и средствами внешних LLM на выбор пользователя. Разумеется, можно использовать и другие средства для выполнения этой задачи.
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.
