Word Embeddings

Natural Language Processing (NLP) – Embeddings

Word embeddings er afgørende i NLP og bygger bro mellem menneske-computer-interaktion. Oplev de vigtigste aspekter, funktioner og anvendelser i dag af flere grunde:

• Semantisk forståelse: De gør det muligt for modeller at indfange betydningen af ord og deres relationer til hinanden, hvilket giver en mere nuanceret forståelse af sprog. For eksempel kan embeddings indfange analogier som “konge er til dronning som mand er til kvinde.”
• Dimensionalitetsreduktion: Ved at repræsentere ord i et tæt, lavdimensionelt rum reduceres den beregningsmæssige byrde, og effektiviteten øges ved behandling af store ordforråd.
• Transfer learning: Fortrænede embeddings kan genbruges på tværs af forskellige NLP-opgaver, hvilket mindsker behovet for omfattende opgavespecifikke data og computerressourcer.
• Håndtering af store ordforråd: De håndterer effektivt store ordforråd og sjældne ord, hvilket forbedrer modellernes præstation på tværs af forskellige datasæt.

Centrale begreber og teknikker

1. Vektorrepræsentationer: Ord omdannes til vektorer i et højdimensionelt rum. Afstand og retning mellem vektorerne afspejler den semantiske lighed og relationer mellem ordene.
2. Semantisk betydning: Embeddings indkapsler ordenes semantiske essens, hvilket gør det muligt for modellerne at udføre sentimentanalyse, entitetsgenkendelse og maskinoversættelse med større præcision.
3. Dimensionalitetsreduktion: Ved at komprimere højdimensionelle data til mere håndterbare formater øges den beregningsmæssige effektivitet af NLP-modeller.
4. Neurale netværk: Mange embeddings genereres med neurale netværk, fx modeller som Word2Vec og GloVe, der lærer fra omfattende tekstkorpora.

Almindelige teknikker til word embeddings

• Word2Vec: Udviklet af Google; denne teknik bruger modeller som Continuous Bag of Words (CBOW) og Skip-gram til at forudsige et ord ud fra dets kontekst eller omvendt.
• GloVe (Global Vectors for Word Representation): Udnytter globale ord-samforekomst-statistikker til at udlede embeddings, hvor semantiske relationer fremhæves via matrix-faktorisering.
• FastText: Udvider Word2Vec med subord (tegn n-gram) information, hvilket giver bedre håndtering af sjældne og ukendte ord.
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): En frekvensbaseret metode, der vægter vigtige ord i et dokument i forhold til et korpus, dog uden den semantiske dybde som neurale embeddings tilbyder.

Anvendelser i NLP

1. Tekstklassificering: Embeddings forbedrer tekstklassificering ved at give rige semantiske repræsentationer, hvilket øger nøjagtigheden i opgaver som sentimentanalyse og spamdetektion.
2. Maskinoversættelse: Understøtter oversættelse på tværs af sprog ved at indfange semantiske relationer – essentielt for systemer som Google Translate.
3. Navngiven entitetsgenkendelse (NER): Hjælper med at identificere og klassificere entiteter (navne, organisationer, steder) ved at forstå kontekst og betydning.
4. Informationssøgning og søgning: Forbedrer søgemaskiner ved at opfange semantiske relationer, så resultaterne bliver mere relevante og kontekstafhængige.
5. Spørgsmål-svar-systemer: Forbedrer forståelsen af forespørgsler og kontekst, hvilket giver mere præcise og relevante svar.

Udfordringer og begrænsninger

• Polysemi: Klassiske embeddings har svært ved ord med flere betydninger. Kontekstuelle embeddings som BERT forsøger at løse dette ved at generere forskellige vektorer afhængigt af konteksten.
• Bias i træningsdata: Embeddings kan videreføre bias, der findes i træningsdata, hvilket påvirker retfærdighed og nøjagtighed i applikationer.
• Skalerbarhed: Træning af embeddings på store datasæt kræver betydelige computerressourcer, selvom teknikker som subord-embeddings og dimensionalitetsreduktion kan afhjælpe dette.

Avancerede modeller og udviklinger

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): En transformerbaseret model, der genererer kontekstuelle word embeddings ved at tage hele sætningens kontekst i betragtning og leverer overlegen præstation på adskillige NLP-opgaver.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Fokuserer på at producere sammenhængende og kontekstuelt relevante tekster ved hjælp af embeddings til at forstå og generere menneskelignende sprog.

Forskning i word embeddings til NLP

1. Learning Word Sense Embeddings from Word Sense Definitions
   Qi Li, Tianshi Li, Baobao Chang (2016) foreslår en metode til at adressere udfordringen med polyseme og homonyme ord i word embeddings ved at skabe én embedding per ord-betydning ved hjælp af definitioner. Tilgangen anvender korpusbaseret træning for at opnå word sense embeddings af høj kvalitet. Resultaterne viser forbedringer i opgaver som ordlignendehed og disambiguering. Studiet demonstrerer potentialet i word sense embeddings til at styrke NLP-applikationer. Læs mere

2. Neural-based Noise Filtering from Word Embeddings
   Kim Anh Nguyen, Sabine Schulte im Walde, Ngoc Thang Vu (2016) introducerer to modeller til at forbedre word embeddings gennem støjfiltrering. De identificerer unødvendig information i traditionelle embeddings og foreslår usuperviserede teknikker til at skabe ‘denoising’ embeddings. Modellerne bruger et dybt feed-forward neuralt netværk til at fremhæve relevante informationer og minimere støj. Resultaterne viser bedre præstation af de rensede embeddings på benchmark-opgaver. Læs mere

3. A Survey On Neural Word Embeddings
   Erhan Sezerer, Selma Tekir (2021) leverer et omfattende overblik over neurale word embeddings, deres udvikling og indflydelse på NLP. Surveyet dækker fundamentale teorier og undersøger forskellige typer embeddings, såsom sense-, morfem- og kontekstuelle embeddings. Artiklen diskuterer også benchmark-datasæt og performance-vurderinger samt den transformerende effekt af neurale embeddings på NLP-opgaver. Læs mere

4. Improving Interpretability via Explicit Word Interaction Graph Layer
   Arshdeep Sekhon, Hanjie Chen, Aman Shrivastava, Zhe Wang, Yangfeng Ji, Yanjun Qi (2023) fokuserer på at øge fortolkeligheden af NLP-modeller gennem WIGRAPH, et neuralt netværkslag, der bygger en global interaktionsgraf mellem ord. Lagen kan integreres i enhver NLP-tekstklassifikator og forbedrer både fortolkelighed og præstation. Studiet understreger vigtigheden af ordinteraktioner for at forstå modellens beslutninger. Læs mere

5. Word Embeddings for Banking Industry
   Avnish Patel (2023) undersøger anvendelsen af word embeddings i banksektoren og fremhæver deres rolle i opgaver som sentimentanalyse og tekstklassificering. Studiet ser på brugen af både statiske word embeddings (fx Word2Vec, GloVe) og kontekstuelle modeller, og understreger deres betydning for branchespecifikke NLP-opgaver. Læs mere