Inclusión de entidades

La incrustación de entidades es el proceso de representar variables categóricas como vectores de valor real de baja dimensión conocidos como "incrustaciones". Esta técnica es cada vez más popular para diversas tareas en campos como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los sistemas de recomendación.

La técnica de incrustación, propuesta por primera vez por Bengio et al. (2003), puede utilizarse para aprender una representación de variables categóricas. Las principales ventajas de utilizar este enfoque son que puede capturar la semántica de las variables categóricas y puede reducir el número de parámetros necesarios para representar las variables. En la práctica, este enfoque se utiliza para reducir la cantidad de memoria necesaria para almacenar el modelo, además de proporcionar una mejor representación de los datos.

En PNL, las incrustaciones de entidades se utilizan para representar palabras en documentos, lo que permite al modelo captar mejor la información contextual. Por ejemplo, una incrustación para "coche" puede ser diferente si está en el contexto de una frase sobre conducir o de una frase sobre un concesionario de coches. Esto es útil para tareas como la comprensión del lenguaje o la traducción automática.

En los sistemas de recomendación, se utilizan incrustaciones de entidades para representar elementos como películas o libros. Las incrustaciones captan las similitudes entre los elementos, lo que permite al modelo emparejar mejor los elementos similares con los usuarios.

En general, la incrustación de entidades es una potente técnica que puede ayudar a los modelos a captar mejor la semántica y reducir la cantidad de memoria necesaria. Este enfoque se utiliza en diversas tareas, desde la PNL hasta los sistemas de recomendación, lo que lo convierte en una herramienta útil para una amplia gama de aplicaciones.