Incrustación de palabras (Word2Vec, GloVe, FastText)

Las incrustaciones de palabras son una técnica de representación de características utilizada en algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (AM). Las incrustaciones de palabras convierten las palabras de un corpus o documento en vectores numéricos de números reales. Estos vectores numéricos pueden captar la semántica y el contexto de las palabras de un texto. Las incrustaciones de palabras se utilizan para mejorar la precisión y el rendimiento de los algoritmos de PLN y AM.

Word2Vec es un tipo de incrustación de palabras desarrollado por un grupo de investigadores de Google en 2013. Word2Vec utiliza una red neuronal para aprender la estructura subyacente de las palabras en un documento o corpus. Word2Vec produce incrustaciones de palabras de alta calidad en comparación con los métodos tradicionales, como la codificación one-hot.

Otro tipo de incrustación de palabras es GloVe, siglas de Global Vectors for Word Representation. GloVe fue desarrollado en 2014 por un equipo de investigadores de Stanford. GloVe puede capturar la semántica global y local de corpus a gran escala. GloVe se ha utilizado para mejorar el rendimiento de muchos algoritmos de PLN y ML.

FastText es un tipo de incrustación de palabras desarrollado en 2016 por un equipo de investigadores de IA de Facebook. FastText se diferencia de Word2Vec y GloVe en que utiliza información a nivel de subpalabra. Esto permite a FastText capturar información morfológica sobre las palabras, lo que puede dar lugar a un mejor rendimiento para las palabras fuera de vocabulario.

En conclusión, las incrustaciones de palabras son cada vez más importantes en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Word2Vec, GloVe y FastText son tipos populares de incrustación de palabras que se utilizan para mejorar la precisión y el rendimiento de los algoritmos de PLN y ML.