Word Embedding
Un word embedding es una representación vectorial de palabras en el campo del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). Consiste en mapear cada palabra a un vector en un espacio continuo donde la distancia entre vectores refleja la similitud semántica. Por ejemplo, en un espacio bien entrenado, rey y reina estarán cerca, al igual que Madrid y España.
¿Por qué son importantes los embeddings?
Los métodos clásicos como bag-of-words o one-hot encoding tratan las palabras como símbolos independientes, sin capturar relaciones entre ellas. Así, perro y gato resultan tan distantes como perro y coche. Los embeddings resuelven esto al situar las palabras en un espacio donde emergen relaciones semánticas y sintácticas.
Métodos destacados
- Word2Vec (Mikolov et al., 2013): Propone CBOW y Skip-Gram para aprender representaciones a partir de contextos.
- GloVe (Pennington et al., 2014): Integra estadísticas de coocurrencia de palabras y factorización de matrices.
- FastText (Bojanowski et al., 2017): Usa subpalabras, lo cual mejora el manejo de lenguas con alta variación morfológica.
Limitaciones y evolución
Los embeddings estáticos asignan un solo vector a cada palabra, sin importar el contexto (banco = entidad financiera / asiento). Modelos más recientes como ELMo, BERT y GPT generan vectores dinámicos que dependen de la frase.
Los word embeddings supusieron un cambio de paradigma en NLP al permitir representar no solo el significado de cada palabra, sino también sus relaciones semánticas y sintácticas. Ejemplos célebres como rey – hombre + mujer ≈ reina muestran cómo la aritmética vectorial en el espacio de embeddings refleja regularidades lingüísticas. Esta propiedad facilita el aprendizaje por transferencia, donde embeddings entrenados en grandes corpus se reutilizan en tareas como análisis de sentimiento, traducción automática o sistemas de preguntas y respuestas.
Sin embargo, los embeddings no están exentos de problemas. Tienden a heredar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento: por ejemplo, asociar estereotipos de género a determinadas profesiones. Esto ha generado preocupación en torno a la equidad y la ética en aplicaciones de IA. Se han propuesto métodos de debiasing y la construcción de corpus controlados, aunque no existen soluciones definitivas.
Desde el punto de vista computacional, los embeddings mejoran la eficiencia y escalabilidad. A diferencia de las representaciones dispersas, reducen drásticamente la dimensionalidad manteniendo la riqueza semántica, lo que acelera el entrenamiento y la inferencia. Los embeddings contextuales modernos como BERT van aún más lejos al generar representaciones que dependen del contexto completo de la frase, lo que mejora significativamente el rendimiento en tareas como el resumen automático o la generación de texto natural.
En conjunto, los word embeddings siguen siendo una piedra angular del NLP. Sentaron las bases de los modelos actuales basados en transformers, y aunque hoy dominan los embeddings contextuales, los embeddings estáticos continúan siendo útiles por su ligereza, interpretabilidad y eficiencia en aplicaciones prácticas.
