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Embeddings de palabras

¿Qué es Embeddings de palabras?

Los embeddings de palabras representan las palabras como vectores numéricos, de modo que las de significado parecido quedan cerca en el espacio vectorial, como «coche» y «vehículo». Métodos como Word2Vec o GloVe aprenden estos vectores a partir de grandes cantidades de texto. Fueron un paso importante en el procesamiento del lenguaje, por ejemplo para búsqueda o clasificación; los modelos de lenguaje actuales usan embeddings contextuales, en los que una palabra se representa de forma distinta según la frase.

Cómo ayuda KI.ordo

La búsqueda de conocimiento de KI.ordo no usa embeddings, sino la búsqueda por palabras clave BM25 directamente en el servidor.

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Términos relacionados

Vector de embedding

Un vector de embedding (incrustación) es una lista de números que representa el significado de una palabra, frase o documento de forma que los textos de contenido parecido quedan cerca. Así se puede reconocer, por ejemplo, que «baja» y «terminar el contrato» están relacionados aunque no compartan palabras. Los embeddings son la base de muchos sistemas de búsqueda semántica, servicios de recomendación y aplicaciones RAG; los calculan modelos entrenados para ello.

vector
búsqueda semántica
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Gensim

Gensim es una biblioteca de Python de código abierto para analizar grandes colecciones de texto. Es conocida por sus modelos de temas como LDA, por el entrenamiento de vectores de palabras (por ejemplo Word2Vec, FastText y Doc2Vec) y por comparar documentos según su similitud. Como procesa los datos por partes, también maneja corpus que no caben en memoria. Un uso típico: agrupar automáticamente miles de comentarios de clientes por temas recurrentes.

Biblioteca de Python
Modelado de temas
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Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP) es la rama de la IA que permite a los ordenadores analizar, comprender y generar lenguaje humano escrito u oral. Abarca tareas como traducción, clasificación, resumen, análisis de sentimiento y sistemas de pregunta-respuesta. Antes predominaban las reglas y los métodos estadísticos; hoy el campo lo marcan los grandes modelos de lenguaje.

PLN
Lenguaje
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Análisis semántico

El análisis semántico estudia el significado del lenguaje: no solo qué palabras aparecen, sino qué se quiere decir. Incluye interpretar bien las palabras ambiguas según el contexto (por ejemplo «banco» como entidad financiera o como asiento), reconocer relaciones entre conceptos y clasificar los enunciados por su contenido. Es la base de aplicaciones como el análisis de opiniones de clientes, la respuesta a preguntas o buscadores que también entienden formulaciones distintas con el mismo sentido.

PLN
significado
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