Embedding (Vetorização Semântica)

Definition

Os embeddings são representações vetoriais densas de dados onde as relações semânticas são preservadas no espaço geométrico. Ao converter entradas categóricas ou de alta dimensão em vetores de comprimento fixo, os modelos podem processá-los numericamente.

Summary

Uma técnica que mapeia objetos discretos, como palavras ou imagens, em espaços vetoriais contínuos.

Key Concepts

• Espaço Vetorial
• Similaridade Semântica
• Redução de Dimensionalidade
• Representação Contínua

Use Cases

• Tarefas de Processamento de Linguagem Natural, como análise de sentimento
• Sistemas de recomendação para correspondência usuário-item
• Recuperação de imagens baseada em similaridade visual

Code Example

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

Related Terms

• Word2Vec (modelo clássico para gerar embeddings de palavras)
• Transformer (arquitetura que utiliza embeddings de posição e token)
• Espaço Latente (espaço abstrato onde os embeddings residem)
• Banco de Dados Vetoriais (sistemas para armazenar e consultar embeddings)