Inbeddingen van entiteiten

Entiteitsinbedding is het proces waarbij categorische variabelen worden weergegeven als laagdimensionale vectoren met reële waarde, ook wel 'inbedding' genoemd. Deze techniek wordt steeds populairder voor een verscheidenheid aan taken op gebieden zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en aanbevelingssystemen.

De inbeddingstechniek, voor het eerst voorgesteld door Bengio et al. (2003), kan worden gebruikt om een representatie voor categorische variabelen te leren. De belangrijkste voordelen van het gebruik van deze aanpak zijn dat deze de semantiek van de categorische variabelen kan vastleggen en het aantal parameters kan verminderen dat nodig is om de variabelen weer te geven. In de praktijk wordt deze aanpak gebruikt om de hoeveelheid geheugen die nodig is om het model op te slaan te verminderen, naast het bieden van een betere representatie van de gegevens.

In NLP worden entiteitsinsluitingen gebruikt om woorden in documenten weer te geven, waardoor het model contextuele informatie beter kan vastleggen. Een insluiting voor 'auto' kan bijvoorbeeld anders zijn als deze in de context van een zin over autorijden staat dan in een zin over een autodealer. Dit is handig voor taken zoals taalbegrip of automatische vertaling.

In aanbevelingssystemen worden entiteitsinsluitingen gebruikt om items, zoals films of boeken, weer te geven. De inbedding legt de overeenkomsten tussen items vast, waardoor het model vergelijkbare items beter aan gebruikers kan koppelen.

Over het geheel genomen zijn entiteitsinsluitingen een krachtige techniek die modellen kan helpen de semantiek beter vast te leggen en de benodigde hoeveelheid geheugen te verminderen. Deze aanpak wordt bij een verscheidenheid aan taken gebruikt, van NLP tot aanbevelingssystemen, waardoor het een nuttig hulpmiddel is voor een breed scala aan toepassingen.