Embeddings de Palabras Flashcards y Quizzes

Conceptos Clave y Definiciones

Los embeddings de palabras son representaciones vectoriales numéricas de términos que permiten conservar sus significados semánticos y relaciones contextuales a través de un modelo matemático. Estos embeddings se diferencian de los métodos tradicionales, como el One-Hot Encoding, ya que ofrecen una representación continua y densa en lugar de una representación discreta esparcida. Esta característica es esencial en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático.

• Ventaja clave: Representación continua que captura significados y relaciones semánticas de las palabras.
• En el método tradicional de One-Hot Encoding, cada palabra en el vocabulario se representa mediante un vector que tiene una longitud igual al tamaño del vocabulario. Este vector es esparcido, presentando solo una entrada asignada a 1 (indicando la presencia de la palabra) y el resto en 0. Sin embargo, esa representación es limitada, ya que no permite captar de manera significativa las similitudes o relaciones entre palabras.