incrustación word2vec

Word2vec: análisis de textos mediante incrustación de palabras

Tim Filzinger

En el turbulento mundo del análisis automatizado de textos, la incrustación de palabras representa un importante avance. Al convertir las palabras individuales en vectores numéricos, el texto se transforma en una forma que puede procesarse algorítmicamente. Un modelo especialmente popular es Word2vec, que se ocupa del contexto y la coherencia de las palabras. Dado que en la actualidad existen muchas técnicas de análisis sofisticadas con distintos puntos fuertes, tiene sentido utilizar un entorno de ejecución flexible como Konfuzio. Esto permite combinar Word2vec con una amplia variedad de modelos de IA para realizar análisis de texto precisos y personalizados.

¿Qué es Word2vec?

Word2vec es una técnica de inteligencia artificial que permite el análisis algorítmico de textos mediante la conversión de palabras en vectores numéricos. Este principio básico se denomina incrustación de palabras y es un medio probado de poner el texto en una forma matemáticamente detectable. Se utiliza en diferentes variantes para una serie de modelos, pero encuentra una de sus implementaciones más populares en Word2vec. Por regla general, se utilizan redes neuronales de dos capas, que procesan una entrada en forma de corpus de texto. La salida es un conjunto de vectores que puede ser comprendido por una red neuronal profunda. Word2vec por sí solo no permite una comprensión completa del texto, sino que requiere la interacción con otras técnicas para las que primero procesa el texto. El término genérico para este tipo de análisis lingüístico es Procesamiento del lenguaje natural (PNL).

En la incrustación de palabras, Word2vec se centra especialmente en la semántica y las relaciones entre palabras. La red puede detectarlas mediante un procedimiento de aprendizaje supervisado en el que se introducen grandes corpus de textos en la capa de entrada. El supuesto básico es que las palabras similares también se utilizan con frecuencia en un contexto similar, sobre el que el modelo hace una afirmación probabilística basada en los datos de entrenamiento. Así, por ejemplo, puede completar frases, formar sinónimos, dar recomendaciones en tiendas online o generar sugerencias de motores de búsqueda. Word2vec también se originó en este entorno: un equipo de investigación de Google desarrolló la tecnología y la presentó en 2013. Hoy, algunos expertos ya la consideran desfasada. En el entorno de la PNL, ahora se suelen preferir los modelos Transformer para este tipo de tareas.

incrustación de palabras preentrenamiento google
Uno de los modelos Word2vec más populares se ha sometido a un preentrenamiento con 100.000 millones de palabras de Google News

¿Cómo funciona la incrustación de palabras?

La incrustación de palabras es un método importante para dar al texto una forma matemáticamente comprensible y constituye la base de Word2vec. Los vectores numéricos se crean a partir de palabras individuales. Debido a su longitud y dimensiones, pueden representar mucha más información sobre una palabra que los números individuales, que aún se utilizaban en los primeros tiempos de la PNL. En primer lugar, se determina la longitud del vector. Define la cantidad de información contextual posible que se puede asignar a la palabra. Esto también depende de la complejidad y singularidad de la palabra o de su posible uso en diferentes contextos. Cuanto mayor sea el vector, más intensivo será el procesamiento desde el punto de vista informático. Las dimensiones de los vectores suelen representarse mediante números escritos uno encima de otro. En los ejemplos típicos, suelen ser tres, lo que hace que el vector pueda representarse en un sistema de coordenadas en un espacio tridimensional. En la práctica, sin embargo, las incrustaciones de palabras pueden tener cientos o incluso miles de dimensiones, dependiendo del tamaño del corpus de texto utilizado.

La incrustación de palabras sirve para hacer mensurables las relaciones entre ellas. Si son similares, también están próximas entre sí en el espacio vectorial. Por ejemplo, si las palabras son "árbol" y "flor", coinciden en su planitud. Esta característica puede codificarse dentro de los vectores en una dimensión correspondiente. Cuantas más se parezcan, más cerca estarán los vectores en el espacio vectorial y más probable será que las palabras asociadas se utilicen en un contexto similar, como en el caso de la plantación. Todos los modelos de incrustación de palabras utilizan estos principios, pero difieren en su enfoque técnico o matemático, así como en su procedimiento de aprendizaje, y por tanto también en sus puntos fuertes y débiles. GloVe, por ejemplo, un popular competidor de Word2vec, se basa en la factorización matricial para reducir la dimensionalidad. Word2vec, por su parte, suele utilizar para ello la arquitectura básica redes neuronales feedforward. Pero también existen diferentes variantes.

modelo word2vec

2 Tipos de modelos para Word2vec

Con la introducción de Word2vec, el equipo de investigación de Google presentó directamente dos modelos concretos que, además, siguen siendo los más relevantes a día de hoy. Se diferencian en el funcionamiento de las redes neuronales utilizadas. Por lo tanto, proporcionan un tipo de resultado diferente y pueden utilizarse para distintos fines en consecuencia.

El modelo continuo de bolsa de palabras

La red neuronal utilizada aquí se centra especialmente en las relaciones sintácticas de las palabras que extrae de un grupo de palabras de entrada. Éste puede estructurarse en forma de frase, pero la red neuronal considera las palabras independientemente de su orden. Forma "bolsas de palabras" -los pares de palabras son los más sencillos- para determinar la palabra principal más importante. Teniendo en cuenta las palabras contextuales que la rodean, obtiene una palabra que se ajusta al contexto. Dado que tanto el entrenamiento como esta transferencia utilizan la sintaxis circundante como información básica, la salida suele estar estrechamente relacionada sintácticamente con la palabra principal si no coincide con ella. Por ejemplo, se obtiene una declinación diferente de it o una palabra estrechamente relacionada. Así que el modelo CBOW utiliza el contexto para determinar una palabra objetivo. Con el segundo método ocurre prácticamente lo contrario.

El modelo Skip Gram continuo

Este modelo produce varias palabras de contexto con las que existe una relación semántica para una sola palabra de entrada. Tanto la lógica como la arquitectura de la red se comportan de forma inversa a CBOW. Aquí, su palabra objetivo corresponde en principio a la entrada singular, que se encuentra con una capa de neuronas ocultas después de la entrada. Allí, el vector de la palabra de entrada se calcula con pesos neuronales que se ajustan sobre la base del preentrenamiento. Sobre esta base, se obtiene un resultado en la capa de salida de la red a partir de algunas palabras o sus vectores, que se utilizan en contextos similares a la palabra de entrada. En principio, se trata de un funcionamiento más complejo que el de CBOW, pero también más versátil. Por ello, son muchas más las aplicaciones que utilizan el modelo skip-gram.

Word2vec: clasificación en el cosmos de la PNL

Como subcampo de la inteligencia artificial, la Procesamiento del lenguaje natural con el análisis automatizado del habla. Para ello, incluye un gran número de técnicas diferentes. Word2vec también demuestra por qué es así: el modelo es muy específico en su funcionamiento y, por tanto, también en las tareas que puede realizar. Con la ayuda de redes neuronales, realiza una incrustación de palabras basada en vectores y, en última instancia, hace afirmaciones sobre el contexto y las relaciones de las palabras. Esto puede ser muy útil para los motores de búsqueda y las tiendas online, pero es sólo un componente en el complejo mundo del análisis lingüístico. Incluye muchas subáreas, como la clasificación de textos, el análisis semántico, el resumen de textos y mucho más.

Alternativas populares a Word2vec son modelos como ELMo, que se someten a un entrenamiento similar pero son capaces de inferir de una palabra a la siguiente en el texto y retener contextos anteriores. Con Konfuzio, sin embargo, no es necesario comprometerse con uno de estos modelos. Como IA empresarial solución, Konfuzio es la única centrado en los datos Software IDP automatizar incluso documentos heterogéneos, incluido el multilingüismo, gracias a la gran flexibilidad de elección de la IA. En algunos casos, Word2vec ofrece la solución más rápida para un problema específico y puede integrarse en el entorno de ejecución con este fin. Sin embargo, especialmente para el análisis de documentos complejos, cualquier otro modelo de IA también puede desempeñar su papel. Una piedra angular importante para ello hoy en día son Grandes modelos lingüísticos (LLM), que también se aplican a Konfuzio.

Los grandes modelos lingüísticos marcan el ritmo

Los LLM son modelos lingüísticos de gran tamaño que se han sometido a un entrenamiento previo muy exhaustivo con inmensas cantidades de texto y, por tanto, cuentan con los requisitos previos básicos para resolver una amplia variedad de problemas de PNL. Mediante un ajuste posterior, los LLM pueden, en principio, realizar las mismas tareas que Word2vec, e incluso obtener mejores resultados. Sin embargo, también pueden utilizarse para casi cualquier otra parte de la PNL. En comparación con el preentrenamiento, para el ajuste sólo se necesitan conjuntos de datos manejables específicos de un sector. Y, sin embargo, incluso pueden desarrollarse soluciones específicas de cada sector para cada tarea concreta. Konfuzio utiliza este tipo de ajuste, por ejemplo, para adaptar los LLM a tipos de documentos específicos como albaranes, avisos de pago o facturas. La combinación con otras técnicas de PNL, como Word2vec, permite así obtener un Comprensión de documentosLa precisión del análisis automatizado de textos no deja de aumentar.

word2vec texto escaneado

Probablemente, el ejemplo más conocido de LLM sea ChatGPT. Se basa en una arquitectura GPT moderna, que se diferencia de las redes neuronales convencionales como Word2vec sobre todo por su elevada complejidad. Los "Generative Pretrained Transformers" son superiores a Word2vec en su campo de aplicación, pero los Word Embeddings siguen siendo relevantes porque se entrenan con especial rapidez y ofrecen soluciones sencillas. Además, amplían el espectro de técnicas de análisis aplicables, de modo que también es posible obtener resultados específicos del sector y ajustados con precisión...

Ejemplo de aplicación: análisis automatizado de textos en el sector de los seguros

Con la ayuda de Konfuzio, modelos como Word2vec pueden combinarse con grandes modelos lingüísticos y otras técnicas diversas. Esto abre posibilidades inimaginables para el análisis automatizado de textos que ni siquiera se detienen ante requisitos muy específicos. Esto es evidente en el sector de los seguros, por ejemplo. Allí, además de los habituales Facturas con documentos muy especiales cuyo procesamiento manual requiere mucho tiempo y tiene un alto potencial de daños. Para muchos de estos casos, Konfuzio ofrece enfoques de automatización adecuados mediante la puesta a disposición de los correspondientes modelos de IA para el análisis de textos a través de un entrenamiento individual:

Documentos políticos: Con la tecnología OCR basada en IA de Konfuzio, las aseguradoras pueden analizar los documentos de las pólizas de sus competidores en un abrir y cerrar de ojos. Esto les permite comparar y optimizar sus ofertas y condiciones de seguros prácticamente en tiempo real. Esto reduce considerablemente el tiempo de reacción y supone una ventaja decisiva en el competitivo mercado de los seguros.

Documentos de matriculación del vehículo: El análisis automatizado de los documentos de matriculación es una forma sencilla de abrir canales de venta adicionales u optimizar los contratos existentes sin mucho esfuerzo adicional. Mediante el uso flexible de diversas técnicas de IA, se puede capturar cualquier texto relevante de los documentos de matriculación y prepararlo para su posterior procesamiento. Para obtener esta precisión, el OCR de IA de Konfuzio sólo necesita 50 ejemplos de entrenamiento.

Además, Konfuzio ofrece soluciones para casi todos los tipos de procesamiento de documentos que minimizan los errores, ahorran recursos y optimizan los procesos, ¡no sólo para las compañías de seguros, sino también para su empresa! Si desea saber cómo Konfuzio puede impulsar sus procesos empresariales, no dude en dejarnos un mensaje directamente.

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