Inserción

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En el contexto de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural ( PLN ), las representaciones vectoriales (embeddings) son representaciones numéricas de objetos , como palabras, frases, documentos completos, imágenes u otros de datos . Estas representaciones son vectores de números reales en un espacio de menor dimensión, donde la proximidad entre vectores refleja la similitud semántica o contextual entre los objetos que representan. En otras palabras, los objetos con significados o características similares se asignan a puntos cercanos en este espacio vectorial.

aplicaciones de aprendizaje automático información , como el texto. Por ejemplo, un embedding captura las relaciones contextuales y semánticas de las palabras con otras, de modo que «rey» y «reina» pueden tener vectores cercanos, al igual que «manzana» y «naranja». Esto se logra mediante técnicas de aprendizaje supervisado o no supervisado, donde el modelo aprende a mapear objetos a estos vectores de forma que se preserven sus propiedades y relaciones intrínsecas.

La utilidad de las representaciones vectoriales es enorme, empleándose en tareas como la recomendación de productos (donde los artículos similares tienen representaciones vectoriales cercanas), la recuperación de información la consulta ), la traducción automática, el análisis de sentimientos y la clasificación los modelos de IA comprender el significado y el contexto de los datos con mayor eficacia que las representaciones tradicionales, como el recuento de palabras , que no capturan las relaciones semánticas.


Fuentes:

Hola, soy Alexander Rodrigues Silva, especialista en SEO y autor del libro "SEO Semántico: Flujo de Trabajo Semántico". Llevo más de dos décadas trabajando en el mundo digital, centrándome en la optimización web desde 2009. Mis decisiones me han llevado a profundizar en la intersección entre la experiencia del usuario y las estrategias de marketing de contenidos, siempre con el objetivo de aumentar el tráfico orgánico a largo plazo. Mi investigación y especialización se centran en el SEO Semántico, donde investigo y aplico la semántica y los datos conectados a la optimización web. Es un campo fascinante que me permite combinar mi formación en publicidad con la biblioteconomía. En mi segunda titulación, en Biblioteconomía y Documentación, busco ampliar mis conocimientos en indexación, clasificación y categorización de la información, ya que veo una conexión intrínseca y una gran aplicación de estos conceptos al trabajo de SEO. He estado investigando y conectando herramientas de Biblioteconomía (como Análisis de Dominios, Vocabulario Controlado, Taxonomías y Ontologías) con nuevas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) y Modelos de Lenguaje a Gran Escala (MLGE), explorando desde Grafos de Conocimiento hasta el papel de los agentes autónomos. Como consultor SEO, busco aportar una nueva perspectiva a la optimización, integrando una visión a largo plazo, la ingeniería de contenidos y las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial. Para mí, el SEO es una estrategia que debe estar alineada con los objetivos de su negocio, pero requiere un profundo conocimiento del funcionamiento de los motores de búsqueda y la capacidad de interpretar los resultados de búsqueda.

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