O que é Embedding Vetorial

A Embedding Vetorial é uma técnica que transforma objetos, como palavras ou imagens, em representações vetoriais de tamanho fixo. Este método é particularmente importante em Processamento de Linguagem Natural (NLP) e aprendizado de máquina, pois permite a retenção de relações semânticas entre objetos enquanto mapeia dados de alta dimensão para espaços de baixa dimensão.

Um dos exemplos mais famosos de Embedding Vetorial inclui modelos como Word2Vec, GloVe e BERT, que geram vetores treinando em grandes corpora de texto para capturar semelhanças semânticas entre palavras. Esses embeddings desempenham um papel crucial em aplicações como recuperação de informações, sistemas de recomendação e chatbots.

O processo geralmente envolve o mapeamento de objetos para um espaço de alta dimensão, utilizando redes neurais ou outros algoritmos para treinamento. Após o treinamento, o modelo pode gerar novos vetores de objetos, garantindo que objetos semelhantes estejam mais próximos no espaço vetorial.

No futuro, poderemos ver métodos de treinamento mais eficientes e representações vetoriais mais ricas com o avanço do aprendizado profundo. No entanto, é essencial considerar a escolha do modelo e a qualidade dos dados de treinamento para garantir representações eficazes.