Modelos de Espaço Vetorial
A Necessidade da Representação Numérica
Computadores não interpretam texto da mesma forma que os humanos. Enquanto extraímos significado da linguagem por meio de contexto, cultura e experiência, para os computadores o texto não passa de sequências de caracteres.
Para tornar o texto acessível às máquinas, precisamos traduzi-lo para sua linguagem nativa: números. Representar texto com vetores e matrizes possibilita que modelos matemáticos e estatísticos revelem padrões, relações e insights que permaneceriam ocultos no texto bruto.
Compreendendo os Modelos de Espaço Vetorial
Felizmente, já existem soluções eficazes para converter texto em forma numérica. Uma das abordagens mais amplamente adotadas é o uso de modelos de espaço vetorial.
Modelo de espaço vetorial (VSM) é um modelo matemático que representa documentos de texto, palavras ou quaisquer outros itens como vetores em um espaço multidimensional.
Existem diversas maneiras de construir esses espaços vetoriais para documentos de texto. Uma abordagem simples é utilizar todo o vocabulário do corpus, atribuindo cada dimensão do espaço a um termo único.
Vocabulário é o conjunto completo de termos únicos que aparecem em um determinado corpus.
Seja o vocabulário do corpus denotado por V e o conjunto de documentos por D. Assim, cada documento di∈D pode ser representado como um vetor em RN:
di=(w1,i,w2,i,...,wN,i)onde:
- N=∣V∣ é o número total de termos únicos no vocabulário;
- wj,i denota o peso ou importância do termo Wj∈V no documento di.
A seguir, um exemplo simples com apenas 2 documentos e 2 termos únicos, visualizado em um espaço vetorial 2D:
Utilizando essas representações vetoriais, é possível calcular uma pontuação de similaridade entre documentos ao medir o ângulo entre seus vetores, normalmente utilizando a similaridade do cosseno.
Palavras como Vetores
A ideia por trás dos VSMs pode ser estendida para representações de palavras individuais por meio da técnica conhecida como embeddings de palavras. Embeddings de palavras operam sob um princípio matemático semelhante, mas focam em representar palavras individuais como vetores em vez de documentos inteiros. As dimensões desses vetores capturam características semânticas latentes que não são diretamente interpretáveis.
A seguir, um exemplo com embeddings bidimensionais para três palavras:
Como ilustrado na imagem, os vetores para "woman" e "queen", assim como para "queen" e "king", estão posicionados próximos, indicando forte similaridade semântica. Em contraste, o ângulo mais amplo entre "woman" e "king" sugere uma diferença semântica maior.
Não se preocupe com word embeddings por enquanto, iremos discuti-los mais adiante.
Aplicações dos Modelos de Espaço Vetorial
Modelos de espaço vetorial são utilizados em uma ampla variedade de tarefas de PLN:
-
Similaridade semântica: cálculo da similaridade entre documentos de texto ou palavras com base em suas representações vetoriais;
-
Recuperação de informação: aprimoramento de mecanismos de busca e sistemas de recomendação para encontrar conteúdos relevantes para a consulta de um usuário;
-
Classificação e agrupamento de textos: categorização automática de documentos em classes predefinidas ou agrupamento de documentos semelhantes;
-
Compreensão de linguagem natural: viabilização de análises linguísticas mais profundas, possibilitando aplicações como análise de sentimento, modelagem de tópicos e outras.
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Can you explain how cosine similarity works in more detail?
What are some common methods for creating word embeddings?
Can you give examples of real-world applications that use vector space models?
Awesome!
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A Necessidade da Representação Numérica
Computadores não interpretam texto da mesma forma que os humanos. Enquanto extraímos significado da linguagem por meio de contexto, cultura e experiência, para os computadores o texto não passa de sequências de caracteres.
Para tornar o texto acessível às máquinas, precisamos traduzi-lo para sua linguagem nativa: números. Representar texto com vetores e matrizes possibilita que modelos matemáticos e estatísticos revelem padrões, relações e insights que permaneceriam ocultos no texto bruto.
Compreendendo os Modelos de Espaço Vetorial
Felizmente, já existem soluções eficazes para converter texto em forma numérica. Uma das abordagens mais amplamente adotadas é o uso de modelos de espaço vetorial.
Modelo de espaço vetorial (VSM) é um modelo matemático que representa documentos de texto, palavras ou quaisquer outros itens como vetores em um espaço multidimensional.
Existem diversas maneiras de construir esses espaços vetoriais para documentos de texto. Uma abordagem simples é utilizar todo o vocabulário do corpus, atribuindo cada dimensão do espaço a um termo único.
Vocabulário é o conjunto completo de termos únicos que aparecem em um determinado corpus.
Seja o vocabulário do corpus denotado por V e o conjunto de documentos por D. Assim, cada documento di∈D pode ser representado como um vetor em RN:
di=(w1,i,w2,i,...,wN,i)onde:
- N=∣V∣ é o número total de termos únicos no vocabulário;
- wj,i denota o peso ou importância do termo Wj∈V no documento di.
A seguir, um exemplo simples com apenas 2 documentos e 2 termos únicos, visualizado em um espaço vetorial 2D:
Utilizando essas representações vetoriais, é possível calcular uma pontuação de similaridade entre documentos ao medir o ângulo entre seus vetores, normalmente utilizando a similaridade do cosseno.
Palavras como Vetores
A ideia por trás dos VSMs pode ser estendida para representações de palavras individuais por meio da técnica conhecida como embeddings de palavras. Embeddings de palavras operam sob um princípio matemático semelhante, mas focam em representar palavras individuais como vetores em vez de documentos inteiros. As dimensões desses vetores capturam características semânticas latentes que não são diretamente interpretáveis.
A seguir, um exemplo com embeddings bidimensionais para três palavras:
Como ilustrado na imagem, os vetores para "woman" e "queen", assim como para "queen" e "king", estão posicionados próximos, indicando forte similaridade semântica. Em contraste, o ângulo mais amplo entre "woman" e "king" sugere uma diferença semântica maior.
Não se preocupe com word embeddings por enquanto, iremos discuti-los mais adiante.
Aplicações dos Modelos de Espaço Vetorial
Modelos de espaço vetorial são utilizados em uma ampla variedade de tarefas de PLN:
-
Similaridade semântica: cálculo da similaridade entre documentos de texto ou palavras com base em suas representações vetoriais;
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Recuperação de informação: aprimoramento de mecanismos de busca e sistemas de recomendação para encontrar conteúdos relevantes para a consulta de um usuário;
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Classificação e agrupamento de textos: categorização automática de documentos em classes predefinidas ou agrupamento de documentos semelhantes;
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Compreensão de linguagem natural: viabilização de análises linguísticas mais profundas, possibilitando aplicações como análise de sentimento, modelagem de tópicos e outras.
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