Embedding

Embedding

Embeddings, no contexto da inteligência artificial e do processamento de linguagem natural (PLN), são representações numéricas de objetos, como palavras, frases, documentos inteiros, imagens ou outros tipos de dados. Essas representações são vetores de números reais em um espaço de dimensão inferior, onde a proximidade entre os vetores reflete a similaridade semântica ou contextual entre os objetos que eles representam. Em outras palavras, objetos com significados ou características semelhantes são mapeados para pontos próximos nesse espaço vetorial.

A criação de embeddings é um processo fundamental em muitas aplicações de aprendizado de máquina, pois permite que algoritmos que operam com dados numéricos possam processar informações complexas e não numéricas, como o texto. Para palavras, por exemplo, um embedding captura as relações contextuais e semânticas da palavra com outras palavras, de modo que “rei” e “rainha” podem ter vetores próximos, assim como “maçã” e “laranja”. Isso é alcançado através de técnicas de aprendizado não supervisionado ou supervisionado, onde o modelo aprende a mapear os objetos para esses vetores de forma a preservar suas propriedades intrínsecas e relações.

A utilidade dos embeddings é vasta, sendo empregados em tarefas como recomendação de produtos (onde itens semelhantes têm embeddings próximos), busca de informações (retornando documentos com embeddings similares à consulta), tradução automática, análise de sentimentos e classificação de texto. Eles permitem que os modelos de IA compreendam o significado e o contexto dos dados de forma mais eficaz do que as representações tradicionais, como a contagem de palavras, que não capturam as relações semânticas.


Fontes:

Especialista SEO e defensor da Web Semântica. Publicitário e Bibliotecário em formação, com mais de 20 anos de experiência no Digital. Trabalho com Search Engine Optimization desde 2009, sempre buscando alinhar a experiência do usuário a estratégias como Marketing de Conteúdo, otimizando o investimento em SEO.Me especializei em Otimização e trabalhei em diversos ramos de atividade. Hoje pesquiso o uso da semântica e dados conectados na otimização de sites.Estou fazendo a minha segunda graduação, em Biblioteconomia e Ciência da Informação, com o objetivo de ampliar os meus conhecimentos em Indexação, classificação e categorização da Informação, o que está perfeitamente alinhado com o trabalho de SEO.Como Consultor SEO sou um profissional que trabalha a longo prazo com elementos de seu site, como conteúdos relevantes, e através do Marketing de conteúdo, para melhorar o seu tráfego orgânico.

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