Читать книгу Использование embeddings: векторное представление текста - Группа авторов - Страница 1

Embeddings (векторные представления текста) – один из ключевых инструментов современного анализа естественного языка (NLP). Они позволяют преобразовать слова, предложения и даже целые тексты в числовые вектора, отображая семантические и синтаксические отношения между элементами языка.

История возникновения

Идея векторизации слов существует давно, однако широкое распространение она получила лишь благодаря достижениям глубокого обучения и работе компаний вроде Google и Facebook. Сегодня embeddings стали неотъемлемой частью большинства современных NLP-систем, позволяя решать широкий спектр задач обработки текстов: от поиска похожих документов до классификации отзывов пользователей.

-–

Семантическое пространство слов

Для понимания сути embeddings полезно представить себе пространственную модель языка. Представьте набор слов, каждый из которых представлен точкой в многомерном пространстве. Расстояние между этими точками отражает степень близости значений слов друг другу. Например, слово «кошка» ближе расположено к слову «кот», нежели к слову «дерево». Это позволяет системе эффективно извлекать скрытые закономерности и строить модели, учитывающие контекст.

Рассмотрим пример такого пространства:

– **«Кошка»** → [0.8, −0.5, 0.7]

– **«Пёс»** → [−0.4, 0.9, 0.6]

– **«Дерево»** → [0.2, −0.8, −0.3]

Здесь каждое число соответствует определенной размерной оси (размерность выбирается разработчиком), отражающей важные признаки значения слова.

-–

Как создаются embeddings?

Существует несколько популярных методов построения векторных представлений слов и предложений:

Метод Word2Vec

Word2Vec – классический метод, предложенный ещё в 2013 году. Он строит embeddings на основе частот совместного появления слов в тексте («соседства»). Самый популярный алгоритм этой группы – Skip-Gram (случайный пропуск слов):

1. Слово в центре контекста рассматривается вместе с несколькими соседними словами слева и справа.

2. Алгоритм пытается предсказать эти соседние слова исходя из центра, формируя таким образом матрицу отношений.

Пример работы алгоритма:

```

слово «кошка»: {«кот», «животное», «милая», «мурлычет», «мяукает»}

```

Метод GloVe

GloVe (Global Vectors for Word Representation) – подход, объединяющий идеи матричного разложения и статистического подсчета коллокаций. Этот метод представляет собой двухмерную матрицу с учетом частоты совместного появления слов:

$$

P(w_i, w_j) = \frac{\text{count}(w_i, w_j)}{\sum_{k}\text{count}(w_i, k)}

$$

где `count` обозначает количество встречаемых пар слов.

Transformer-подходы

С появлением архитектуры трансформеров стало возможным создавать гораздо более точные и гибкие embeddings, такие как BERT, ELMo и T5. Эти методы учитывают контекст всего предложения, строя уникальную эмбеддинговую репрезентацию каждого токена на основе всех предшествующих и последующих слов.

Например, использование BERT позволяет учитывать лексический и синтаксический контекст:

```

Предложение: «Пётр купил машину»

BERT-эмбеддинги будут различаться в зависимости от позиции и порядка слов:

«машину купил Пётр» ≠ «купил машину Пётр».

```

-–

Применение embeddings

Благодаря способности компактно представлять языковые единицы в виде чисел, embeddings нашли применение во множестве практических задач:

– Поиск похожих документов

– Классификация текстов

– Автоматическая аннотация статей

– Переводчик и переводческая система машинного перевода

– Анализ настроений (sentiment analysis)

– Чат-боты и диалоговые системы

-–

Embeddings являются важным инструментом современной науки о данных и NLP. Благодаря простоте реализации и мощному представлению информации, они открывают широкие возможности для автоматизации интеллектуальных процессов, начиная от рекомендаций фильмов и заканчивая сложными системами распознавания эмоций и намерений пользователя.