Word Embedding

Il word embedding è una tecnica utilizzata nell'ambito del Natural Language Processing (NLP) per rappresentare le parole in un formato vettoriale in uno spazio multidimensionale, dove le parole con significati simili sono posizionate vicine tra loro.
Questa rappresentazione vettoriale consente alle reti neurali di elaborare e comprendere il linguaggio naturale in modo più efficiente e accurato.
Vediamo nel dettaglio cos'è e perché è così importante nelle reti ricorrenti.

Cos'è il Word Embedding?

Il word embedding è una tecnica che converte le parole in vettori di numeri reali, chiamati embedding, in modo che le parole simili siano rappresentate da vettori simili nello spazio vettoriale. Questi vettori catturano le relazioni semantiche e sintattiche tra le parole, consentendo ai modelli di NLP di comprendere il significato delle parole in base al loro contesto e alla loro relazione con altre parole.

Come Funziona?

I word embedding sono spesso appresi da modelli neurali durante il processo di addestramento su grandi corpora di testo. Durante l'addestramento, il modello cerca di prevedere la parola successiva in una sequenza di parole, data la parola precedente o il contesto circostante.
Durante questo processo, il modello aggiorna iterativamente i pesi dei vettori di embedding per massimizzare la precisione della previsione.

Perché si Usa nelle Reti Ricorrenti?

Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono particolarmente adatte per modellare sequenze di dati, come frasi o testi, poiché mantengono uno stato interno che può memorizzare informazioni sul contesto passato.
Tuttavia, le RNN hanno bisogno di input di dimensioni fisse, e i word embedding forniscono una rappresentazione compatta e densa delle parole che può essere utilizzata come input per le reti neurali.

Vantaggi del Word Embedding

• Rappresentazione Semantica: I word embedding catturano il significato delle parole in base al loro contesto, consentendo ai modelli di NLP di comprendere meglio il linguaggio naturale.


• Dimensionalità Ridotta: Rispetto alle rappresentazioni one-hot encoding, i word embedding hanno dimensioni molto più ridotte, rendendo i modelli più efficienti e facilitando la generalizzazione.


• Condivisione di Pesi: I word embedding possono essere appresi una volta e riutilizzati in diversi modelli, consentendo un trasferimento del conoscenza più efficiente.

In sintesi, il word embedding è una tecnica fondamentale nelle reti neurali ricorrenti che consente di rappresentare le parole in modo vettoriale, catturando relazioni semantiche e sintattiche e migliorando le prestazioni dei modelli di NLP.