Embedding

term_id: embedding

Category: basic_concepts

Definition

Los embeddings son representaciones vectoriales densas de datos donde las relaciones semánticas se preservan en el espacio geométrico. Al convertir entradas categóricas o de alta dimensión en vectores de longitud fija, los modelos pueden capturar significados complejos y similitudes subyacentes.

Summary

Una técnica que mapea objetos discretos, como palabras o imágenes, en espacios vectoriales continuos.

Key Concepts

  • Espacio Vectorial
  • Similitud Semántica
  • Reducción de Dimensionalidad
  • Representación Continua

Use Cases

  • Tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) como el análisis de sentimientos
  • Sistemas de recomendación para la coincidencia usuario-artículo
  • Recuperación de imágenes basada en la similitud visual

Code Example

1
2
3
4
5

import numpy as np
# Simulating a simple embedding lookup
embeddings = np.random.rand(100, 128)
word_index = 5
vector = embeddings[word_index]

Related