Embeddings de palavras (Word2Vec, GloVe, FastText)

Os word embeddings são uma técnica de representação de recursos usada em algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina (ML). Os word embeddings mapeiam palavras em um corpus ou documento para vetores numéricos de números reais. Esses vetores numéricos podem capturar a semântica e o contexto das palavras em um determinado texto. As incorporações de palavras são usadas para melhorar a precisão e o desempenho dos algoritmos de PNL e ML.

O Word2Vec é um tipo de word embeddings desenvolvido por um grupo de pesquisadores do Google em 2013. O Word2Vec usa uma rede neural para aprender a estrutura subjacente das palavras em um documento ou corpus. O Word2Vec produz embeddings de palavras de alta qualidade em comparação com os métodos tradicionais, como a codificação de um único ponto.

Outro tipo de word embeddings é o GloVe, que significa Global Vectors for Word Representation (vetores globais para representação de palavras). O GloVe foi desenvolvido em 2014 por uma equipe de pesquisadores de Stanford. O GloVe pode capturar a semântica global e local de corpora de grande escala. O GloVe tem sido usado para melhorar o desempenho de muitos algoritmos de PNL e ML.

O FastText é um tipo de word embeddings desenvolvido em 2016 por uma equipe de pesquisadores de IA do Facebook. O FastText difere do Word2Vec e do GloVe porque usa informações de nível de subpalavra. Isso permite que o FastText capture informações morfológicas sobre as palavras, o que pode resultar em melhor desempenho para palavras fora do vocabulário.

Concluindo, a incorporação de palavras está se tornando cada vez mais importante no processamento de linguagem natural e no aprendizado de máquina. Word2Vec, GloVe e FastText são tipos populares de incorporação de palavras usadas para melhorar a precisão e o desempenho dos algoritmos de PNL e ML.