Processamento de Linguagem Natural (PLN) - Embeddings

Embeddings de palavras são fundamentais na PLN, conectando a interação humano-computador. Descubra seus principais aspectos, funcionamento e aplicações hoje:

• Compreensão Semântica: Permitem que modelos captem o significado das palavras e suas relações, possibilitando uma compreensão mais sutil da linguagem. Por exemplo, embeddings podem captar analogias como “rei está para rainha assim como homem está para mulher.”
• Redução de Dimensionalidade: Representar palavras em um espaço denso e de menor dimensão reduz o esforço computacional e melhora a eficiência no processamento de grandes vocabulários.
• Aprendizado por Transferência: Embeddings pré-treinados podem ser utilizados em diferentes tarefas de PLN, reduzindo a necessidade de muitos dados específicos e recursos computacionais.
• Manipulação de Grandes Vocabulários: Gerenciam vocabulários extensos de forma eficiente e lidam melhor com palavras raras, aumentando o desempenho dos modelos em conjuntos de dados diversos.

Conceitos e Técnicas Principais

1. Representações Vetoriais: Palavras são transformadas em vetores em um espaço de alta dimensão. A proximidade e direcionalidade entre esses vetores indicam similaridade semântica e relações entre as palavras.
2. Significado Semântico: Embeddings encapsulam a essência semântica das palavras, permitindo que modelos realizem análise de sentimento, reconhecimento de entidades e tradução automática com maior precisão.
3. Redução de Dimensionalidade: Ao condensar dados de alta dimensão em formatos mais manejáveis, os embeddings aumentam a eficiência computacional dos modelos de PLN.
4. Redes Neurais: Muitos embeddings são gerados com redes neurais, exemplificados por modelos como Word2Vec e GloVe, que aprendem a partir de grandes corpora de texto.

Técnicas Comuns de Embeddings de Palavras

• Word2Vec: Desenvolvido pelo Google, utiliza modelos como Continuous Bag of Words (CBOW) e Skip-gram para prever uma palavra a partir do contexto ou vice-versa.
• GloVe (Global Vectors for Word Representation): Utiliza estatísticas globais de coocorrência de palavras para derivar embeddings, enfatizando relações semânticas via fatoração de matrizes.
• FastText: Aperfeiçoa o Word2Vec incorporando informações de subpalavras (n-gramas de caracteres), permitindo melhor tratamento de palavras raras e fora do vocabulário.
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Método baseado em frequência que destaca palavras significativas em um documento em relação a um corpus, embora não tenha a profundidade semântica dos embeddings neurais.

Casos de Uso em PLN

1. Classificação de Texto: Embeddings melhoram a classificação de texto ao fornecer representações semânticas ricas, aumentando a precisão de modelos em tarefas como análise de sentimento e detecção de spam.
2. Tradução Automática: Facilitam a tradução entre idiomas ao captar relações semânticas, essencial para sistemas como o Google Tradutor.
3. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): Auxiliam na identificação e classificação de entidades como nomes, organizações e locais ao compreender contexto e semântica.
4. Recuperação de Informações e Busca: Melhoram motores de busca ao captar relações semânticas, permitindo resultados mais relevantes e sensíveis ao contexto.
5. Sistemas de Perguntas e Respostas: Ampliam o entendimento de consultas e contexto, trazendo respostas mais precisas e relevantes.

Desafios e Limitações

• Polissemia: Embeddings clássicos têm dificuldade com palavras que possuem múltiplos significados. Embeddings contextuais como o BERT buscam resolver isso ao fornecer vetores diferentes conforme o contexto.
• Viés nos Dados de Treinamento: Embeddings podem perpetuar vieses presentes nos dados de treinamento, afetando a justiça e a precisão em aplicações.
• Escalabilidade: Treinar embeddings em grandes corpora demanda muitos recursos computacionais, embora técnicas como embeddings de subpalavras e redução de dimensionalidade possam aliviar esse problema.

Modelos Avançados e Novos Desenvolvimentos

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Modelo baseado em transformadores que gera embeddings contextuais considerando todo o contexto da frase, apresentando desempenho superior em várias tarefas de PLN.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Focado em produzir textos coerentes e contextualmente relevantes, utilizando embeddings para compreender e gerar texto semelhante ao humano.

Pesquisa sobre Embeddings de Palavras em PLN

1. Learning Word Sense Embeddings from Word Sense Definitions
   Qi Li, Tianshi Li, Baobao Chang (2016) propõem um método para lidar com o desafio de palavras polissêmicas e homônimas em embeddings, criando um embedding para cada sentido da palavra usando definições de sentidos. Sua abordagem utiliza treinamento baseado em corpus para alcançar embeddings de sentido de alta qualidade. Os resultados experimentais mostram melhorias em tarefas de similaridade e desambiguação de sentidos. O estudo demonstra o potencial dos embeddings de sentidos para aprimorar aplicações de PLN. Leia mais

2. Neural-based Noise Filtering from Word Embeddings
   Kim Anh Nguyen, Sabine Schulte im Walde, Ngoc Thang Vu (2016) apresentam dois modelos para aprimorar embeddings de palavras por meio de filtragem de ruído. Eles identificam informações desnecessárias em embeddings tradicionais e propõem técnicas de aprendizado não supervisionado para criar embeddings denoisados. Esses modelos usam uma rede neural profunda para realçar informações salientes enquanto minimizam o ruído. Os resultados indicam desempenho superior dos embeddings denoisados em tarefas de benchmark. Leia mais

3. A Survey On Neural Word Embeddings
   Erhan Sezerer, Selma Tekir (2021) oferecem uma revisão abrangente sobre embeddings neurais de palavras, traçando sua evolução e impacto na PLN. A pesquisa cobre teorias fundamentais e explora vários tipos de embeddings, como de sentido, morfema e contextuais. O artigo também discute conjuntos de dados de avaliação e desempenho, destacando o efeito transformador dos embeddings neurais nas tarefas de PLN. Leia mais

4. Improving Interpretability via Explicit Word Interaction Graph Layer
   Arshdeep Sekhon, Hanjie Chen, Aman Shrivastava, Zhe Wang, Yangfeng Ji, Yanjun Qi (2023) focam em aprimorar a interpretabilidade de modelos de PLN por meio do WIGRAPH, uma camada de rede neural que constrói um grafo global de interação entre palavras. Essa camada pode ser integrada a qualquer classificador de texto de PLN, melhorando tanto a interpretabilidade quanto o desempenho preditivo. O estudo destaca a importância das interações entre palavras para entender as decisões dos modelos. Leia mais

5. Word Embeddings for Banking Industry
   Avnish Patel (2023) explora a aplicação de embeddings de palavras no setor bancário, destacando seu papel em tarefas como análise de sentimento e classificação de texto. O estudo examina tanto embeddings estáticos (por exemplo, Word2Vec, GloVe) quanto modelos contextuais, enfatizando seu impacto em tarefas de PLN específicas do setor. Leia mais