Embeddings de entidades

A incorporação de entidades é o processo de representação de variáveis categóricas como vetores de baixa dimensão e valor real conhecidos como "incorporação". Essa técnica é cada vez mais popular para uma variedade de tarefas em campos como processamento de linguagem natural (NLP) e sistemas de recomendação.

A técnica de incorporação, proposta pela primeira vez por Bengio et al. (2003), pode ser usada para aprender uma representação de variáveis categóricas. As principais vantagens de usar essa abordagem são que ela pode capturar a semântica das variáveis categóricas e pode reduzir o número de parâmetros necessários para representar as variáveis. Na prática, essa abordagem é usada para reduzir a quantidade de memória necessária para armazenar o modelo, além de fornecer uma representação melhor dos dados.

Na NLP, os embeddings de entidades são usados para representar palavras em documentos, permitindo que o modelo capture melhor as informações contextuais. Por exemplo, uma incorporação para "carro" pode ser diferente se estiver no contexto de uma frase sobre dirigir ou de uma frase sobre uma concessionária de automóveis. Isso é útil para tarefas como compreensão de linguagem ou tradução automática.

Nos sistemas de recomendação, os embeddings de entidades são usados para representar itens, como filmes ou livros. Os embeddings capturam as semelhanças entre os itens, permitindo que o modelo combine melhor os itens semelhantes com os usuários.

Em geral, a incorporação de entidades é uma técnica poderosa que pode ajudar os modelos a capturar melhor a semântica e reduzir a quantidade de memória necessária. Essa abordagem é usada em várias tarefas, desde a PNL até os sistemas de recomendação, o que a torna uma ferramenta útil para uma ampla gama de aplicativos.