Το NLP, ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που αναφέρεται στον τρόπο που οι μηχανές αντιλαμβάνονται και καταλαβαίνουν τις ανθρώπινες λέξεις, όπως οι ίδιοι οι άνθρωποι, έχει παρουσιάσει σημαντικές εξελίξεις τα τελευταία χρόνια.

Τα text embeddings είναι μια θεμελιώδης έννοια στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), για τα οποία θα μιλήσουμε στο σημερινό άρθρο λεπτομερώς.

Ειδικότερα στο σημερινό οδηγό θα δούμε:

- Τι είναι τα text embeddings

- Ποια πλεονεκτήματα προσφέρουν

- Ποιες είναι ορισμένες βασικές εφαρμογές τους

Προτού εμβαθύνουμε ας ξεκινήσουμε με ένα βασικό ορισμό.

 Τι Είναι τα Text Embeddings και Γιατί Είναι Σημαντικά;

Τα text embeddings, τα οποία φέρουν επίσης την ονομασία word embeddings, είναι αριθμητικές αναπαραστάσεις δεδομένων κειμένου όπου κάθε λέξη αντιπροσωπεύεται ως διάνυσμα πραγματικών αριθμών και αποτελούν μια θεμελιώδη έννοια στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP).

Σε σημαντικό βαθμό, τα text embeddings επέτρεψαν σε γλωσσικά μοντέλα όπως τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNNs), το BERT και το GPT να εξελιχθούν με τέτοια ταχύτητα.

Ο τρόπος που λειτουργούν είναι ο εξής:

Μέσα από τη μετατροπή δεδομένων κειμένου σε μια αριθμητική μορφή, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να κατανοούν και να επεξεργάζονται αποτελεσματικά την ανθρώπινη γλώσσα.

Τα embeddings αυτά δημιουργούνται από μοντέλα μηχανικής μάθησης και είναι ζωτικής σημασίας σε περιπτώσεις όπως η ταξινόμηση κειμένου, η ανάκτηση πληροφοριών και ο εντοπισμός σημασιολογικής ομοιότητας.

Αφού είδαμε κάποια βασικά στοιχεία για τα text embeddings και τη σημασία τους, πάμε να δούμε ποιες βασικές τεχνικές text embedding υπάρχουν.

 Βασικές Τεχνικές για Text Embeddings

Υπάρχουν δύο βασικοί τύποι τεχνικών για text embeddings.

Πάμε να τις δούμε αναλυτικά ακολούθως.

   Τεχνική #1: Frequency-based embeddings

Η μέθοδος αυτή χρησιμοποιεί τη συχνότητα των λέξεων για να δημιουργήσει τις διανυσματικές τους αναπαραστάσεις.

Η τεχνική αυτή βασίζεται στην στην ιδέα ότι η σημασία λέξης μπορεί να συναχθεί από το πόσο συχνά εμφανίζεται μέσα σε ένα κείμενο.

   Τεχνική #2: Prediction-based embeddings

Η τεχνική αυτή καταγράφει τις σημασιολογικές σχέσεις και πληροφορίες με βάση τα συμφραζόμενα, παρέχοντας πλούσιες αναπαραστάσεις των εννοιών και σημασιολογικών σχέσεων των λέξεων.

Τα prediction-based embeddings δημιουργήθηκαν από μοντέλα μηχανικής μάθησης που μαθαίνουν να προβλέπουν λέξεις από τις γειτονικές τους λέξεις σε προτάσεις.

Μάλιστα, τα σύγχρονα και εξελιγμένα μοντέλα NLP χρησιμοποιούν συνήθως αυτό τον τύπο τεχνικής.

Βασικές υποκατηγορίες των prediction-based embeddings αποτελούν τα Word2Vec και GloVe.

Συνεχίζοντας, πάμε να δούμε πώς χρησιμοποιούνται τα text embeddings στο τομέα του NLP.

 Πώς Χρησιμοποιούνται τα Text Embeddings στο Κλάδο του NLP;

Οι εφαρμογές των text embeddings εκτείνονται σε διάφορες εργασίες NLP.

Οι πιο βασικές τους χρήσεις είναι οι ακόλουθες:

   Σύνοψη κειμένου

Τα text embeddings επιτρέπουν την ανάπτυξη αφαιρετικών αλγορίθμων περίληψης κειμένου για να δημιουργήσουν περιλήψεις με ισχυρό σημασιολογικό νόημα, αντί απλώς να εξάγουν κάποιες βασικές προτάσεις από το κείμενο.

Το παραγόμενο κείμενο είναι ποιοτικό, συνεκτικό και σχετικό με τα συμφραζόμενα.

   Αυτόματη μετάφραση

Τα text embeddings χρησιμοποιούνται πολύ αποτελεσματικά για την ενίσχυση της αυτόματης μετάφρασης, καθώς μπορούν να συλλάβουν σημασιολογικές έννοιες σε όλες τις γλώσσες.

   Ανάλυση συναισθήματος

Τα text embeddings αποτυπώνουν τη σημασιολογική σημασία των λέξεων, επιτρέποντας πιο ακριβή ταξινόμηση κειμένων (text classification) και ανάλυση συναισθήματος, προσφέροντας πολύτιμες γνώσεις για ένα ευρύ φάσμα από επιχειρήσεις.

   Συστήματα συστάσεων

Τα text embeddings έχουν την ικανότητα να βελτιώνουν την ποιότητα των συστάσεων κατανοώντας αποτελεσματικά και αποδοτικά τις προτιμήσεις των χρηστών με βάση την αλληλεπίδρασή τους με δεδομένα κειμένου.

Το γεγονός αυτό εκσυγχρονίζει τα συστήματα αυτά που έχουν ιδιαίτερη δυναμική στο κλάδο του μάρκετινγκ, του e-commerce και φυσικά της ψυχαγωγίας με ένα από τα πιο δημοφιλή παραδείγματα το Netflix.

 Με Λίγα Λόγια

Μιλήσαμε λοιπόν εκτενώς για τα text embeddings, τη σημασία τους στο κλάδο του NLP και αναφέραμε και ορισμένες βασικές τεχνικές που χρησιμοποιούν.

Συνολικά, text embeddings αντιπροσωπεύουν μια σημαντική εξέλιξη στο κλάδο του NLP, καταγράφοντας τις σημασιολογικές και συντακτικές σχέσεις μεταξύ λέξεων, οι οποίες είναι ζωτικής σημασίας για εργασίες όπως η εξαγωγή πληροφοριών, η σημασιολογική αναζήτηση και η αυτόματη μετάφραση.

Ο χώρος της επιστήμης των δεδομένων προσφέρει πολλές ευκαιρίες επαγγελματικής αποκατάστασης και θέσεων εργασίας με πολύ καλό μισθό.

Έτσι, αν αποτελεί το μονοπάτι που θέλεις να ακολουθήσεις και εσύ επαγγελματικά, πάρε μέρος στο Data Science Bootcamp της Big Blue, για να λάβεις όλα τα απαραίτητα εφοδια και ουσιαστική πρακτική γνώση από την πρώτη κιόλας μέρα!