Inserción
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:
- Google Developers. «Incrustaciones». Disponible en: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/embeddings . Consultado el 7 de julio de 2025.
- IBM Cloud Learn Hub. "¿Qué son los embeddings en IA?". Disponible en: https://www.ibm.com/cloud/learn/embeddings . Consultado el 7 de julio de 2025.




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