Эмбеддинги (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.
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.
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.
Контекстные векторы часто путают с эмбедингами. 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.
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.
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.
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.
