Qual seria sua resposta se perguntássemos sobre a relação entre essas duas linhas?
Primeiro: O que é incorporação de texto?
Segundo: [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (mais 1600 itens a serem incluídos aqui]
A maioria das pessoas não saberia a conexão entre eles. A primeira linha pergunta sobre o significado de “embedding” em inglês simples, mas a segunda linha, com todos esses números, não faz sentido para nós humanos.
De fato, a segunda linha é a representação (incorporação) da primeira linha. Ele foi criado pelo modelo text-embedding-ada-002 do OpenAI GPT -3.
Esse processo transforma a pergunta em uma série de números que o computador usa para entender o significado por trás das palavras.
Se você também estava tentando decifrar o relacionamento deles, este artigo é para você.
Abordamos os conceitos básicos da incorporação de texto e seus 8 principais modelos, que vale a pena conhecer!
Vamos começar a ler.
O que são modelos de incorporação de texto?
Você já se perguntou como os modelos de IA e os aplicativos de computador entendem o que tentamos dizer?
É isso mesmo, eles não entendem o que dizemos.
Na verdade, eles “incorporam” nossas instruções para um desempenho eficaz.
Ainda confuso? Ok, vamos simplificar.
No aprendizado de máquina e na inteligência artificial, essa é uma técnica que simplifica dados complexos e multidimensionais, como texto, imagens ou outros tipos de representações, em um espaço de menor dimensionalidade.
A incorporação tem como objetivo facilitar o processamento de informações por computadores, por exemplo, ao usar algoritmos ou realizar cálculos sobre elas.
Portanto, ele serve como uma linguagem de mediação para máquinas.
No entanto, a incorporação de texto se preocupa em obter dados textuais, como palavras, frases ou documentos, e transformá-los em vetores representados em um espaço vetorial de baixa dimensão.
A forma numérica tem o objetivo de transmitir as relações semânticas, o contexto e o sentido do texto.
Os modelos de codificação de texto são desenvolvidos para fornecer as semelhanças de palavras ou pequenos trechos de escrita preservados na codificação.
Como resultado, as palavras que denotam os mesmos significados e aquelas que estão situadas em contextos linguísticos semelhantes teriam um vetor próximo nesse espaço multidimensional.
A incorporação de texto tem como objetivo tornar a compreensão da máquina mais próxima da compreensão da linguagem natural, a fim de aumentar a eficácia do processamento de dados de texto.
Como já sabemos o que significa incorporação de texto, vamos considerar a diferença entre a incorporação de palavras e essa abordagem.
Incorporação de palavras VS incorporação de texto: Qual é a diferença?
Tanto a incorporação de palavras quanto a incorporação de textos pertencem a vários tipos de modelos de incorporação. Aqui estão as principais diferenças
- A incorporação de palavras está relacionada à representação de palavras como vetores dimensionais fixos em um texto específico. No entanto, a incorporação de texto envolve a conversão de parágrafos, frases ou documentos de texto inteiro em vetores numéricos.
- A incorporação de palavras é útil em tarefas orientadas ao nível da palavra, como compreensão de linguagem natural, análise de sentimentos e cálculo de semelhanças de palavras. Ao mesmo tempo, as incorporações de texto são mais adequadas a tarefas como resumo de documentos, recuperação de informações e classificação de documentos, que exigem a compreensão e a análise de partes maiores do texto.
- Normalmente, a incorporação de palavras se baseia no contexto local que envolve determinadas palavras. Porém, como a incorporação de texto considera um texto inteiro como contexto, ela é mais ampla do que a incorporação de palavras. Ele busca compreender a semântica completa de todas as informações textuais para que os algoritmos possam conhecer a estrutura de sentido total e as interconexões entre as frases ou os documentos.
Os 8 principais modelos de incorporação de texto que você precisa conhecer
Em termos de modelos de incorporação de texto, há várias técnicas inovadoras que revolucionaram a forma como os computadores compreendem e gerenciam as informações textuais.
Aqui estão oito modelos influentes de incorporação de texto que causaram um impacto significativo no processamento de linguagem natural (NLP) e nos aplicativos orientados por IA:
1. Word2Vec
Esse modelo pioneiro, conhecido como Word2Vec, produz embeddings de palavras, que são basicamente representações das palavras do contexto circundante mapeadas em vetores de dimensão fixa.
Ele revela semelhanças entre as palavras e mostra relações semânticas que permitem que os algoritmos entendam os significados das palavras, dependendo dos ambientes em que são usadas.
2. GloVE (vetores globais para representação de palavras)
Em vez de se concentrar apenas em relações estatisticamente importantes entre palavras em um contexto específico, o GloVe gera representações significativas de palavras que refletem as relações entre palavras em todo o corpus.
3. FastText
Projetado pelo Facebook AI Research, o FastText representa as palavras como pacotes de n-gramas de caracteres, usando, portanto, informações de subpalavras. Isso o ajuda a acomodar OOVs de forma eficaz e destaca as semelhanças na morfologia de palavras diferentes.
4. ELMO (Embeddings from Language Models)
Para fornecer contexto para a incorporação de palavras, o ELMO conta com os estados internos de um modelo de linguagem bidirecional profundo.
Essas são incorporações de palavras que capturam os contextos sentenciais gerais e, portanto, são mais significativas.
5. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
O BERT é um modelo baseado em transformador projetado para entender o contexto das palavras bidirecionalmente.
Ele pode interpretar o significado de uma palavra com base em seu contexto de palavras anteriores e posteriores, permitindo uma compreensão mais precisa do idioma.
6. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Os modelos GPT são mestres na geração de linguagem. Esses modelos preveem a próxima palavra em uma sequência, gerando um texto coerente ao aprender com grandes quantidades de dados de texto durante o pré-treinamento.
7. Doc2Vec
O Doc2Vec, uma extensão do Word2Vec, é capaz de incorporar documentos ou parágrafos inteiros em vetores de tamanho fixo. Esse modelo atribui representações exclusivas aos documentos, permitindo comparações de similaridade entre os textos.
8. USE (Codificador de Sentença Universal)
Os embeddings de frases ou parágrafos inteiros são feitos por uma ferramenta do Google conhecida como USE. Ele codifica com eficiência diferentes comprimentos de texto em vetores de tamanho fixo, levando em conta seu significado semântico e permitindo comparações mais simples de frases.
Perguntas frequentes:
1. Qual é o valor de incorporar texto em uma plataforma ou empresa de SaaS?
Modelos aprimorados de incorporação de texto expandem as plataformas SaaS, facilitando a compreensão dos dados gerados pelo usuário. Eles fornecem recursos de pesquisa inteligente, experiência de usuário personalizada com sugestões e análise avançada de sentimentos, o que gera níveis mais altos de envolvimento do usuário, retendo assim os usuários existentes.
2. Quais são as principais considerações para a implementação de um modelo de incorporação de texto?
Ao implementar modelos de incorporação de texto, as principais considerações incluem
- Compatibilidade do modelo com os objetivos do aplicativo
- Escalabilidade para grandes conjuntos de dados
- Interpretabilidade das incorporações geradas e
- Recursos necessários para a integração efetiva da computação.
3. Quais recursos exclusivos dos modelos de incorporação de texto podem ser usados para aprimorar as soluções de SaaS?
Sim, de fato, os modelos de incorporação de texto aprimoram muito as soluções de SaaS, especialmente na revisão de avaliações de clientes, algoritmos de reordenação de artigos, compreensão de contexto para bots e recuperação rápida de dados, em geral, aumentando a experiência e a lucratividade dos usuários finais.
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