La genesi dei vettori di contesto
Il concetto di vettori di contesto, spesso indicato come word embedding, ha origine nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa dell'interazione tra computer e linguaggio umano.
Le basi per i vettori di contesto furono gettate tra la fine degli anni '80 e l'inizio degli anni '90 con lo sviluppo di modelli linguistici delle reti neurali. Tuttavia, è stato solo nel 2013, con l’introduzione dell’algoritmo Word2Vec da parte dei ricercatori di Google, che il concetto è realmente decollato. Word2Vec ha presentato un metodo efficiente ed efficace per generare vettori di contesto di alta qualità che catturano molti modelli linguistici. Da allora sono stati sviluppati modelli vettoriali di contesto più avanzati, come GloVe e FastText, e l’uso di vettori di contesto è diventato uno standard nei moderni sistemi PNL.
Decodifica dei vettori di contesto
I vettori di contesto sono un tipo di rappresentazione delle parole che consente alle parole con significato simile di avere una rappresentazione simile. Si tratta di una rappresentazione distribuita del testo che è forse una delle scoperte chiave per le prestazioni impressionanti dei metodi di deep learning su problemi impegnativi della PNL.
Questi vettori catturano il contesto dai documenti di testo in cui compaiono le parole. Ogni parola è rappresentata da un vettore in uno spazio ad alta dimensione (spesso diverse centinaia di dimensioni) in modo tale che il vettore catturi le relazioni semantiche tra le parole. Le parole semanticamente simili sono vicine tra loro in questo spazio, mentre le parole dissimili sono distanti.
Sotto il cofano dei vettori di contesto
I vettori di contesto funzionano addestrando un modello di rete neurale superficiale su un compito di PNL “falso”, in cui il vero obiettivo è apprendere i pesi dello strato nascosto. Questi pesi sono i vettori di parole che cerchiamo.
In Word2Vec, ad esempio, si potrebbe addestrare il modello a prevedere una parola dato il contesto circostante (Continuous Bag of Words, o CBOW) o prevedere le parole circostanti data una parola target (Skip-gram). Dopo l'addestramento su miliardi di parole, i pesi nella rete neurale possono essere utilizzati come vettori delle parole.
Caratteristiche principali dei vettori di contesto
- Somiglianza semantica: I vettori di contesto catturano efficacemente la somiglianza semantica tra parole e frasi. Le parole vicine nel significato sono rappresentate da vettori vicini nello spazio vettoriale.
- Relazioni semantiche sottili: I vettori di contesto possono catturare relazioni semantiche più sottili, come le relazioni di analogia (ad esempio, “re” sta a “regina” come “uomo” sta a “donna”).
- Riduzione della dimensionalità: Consentono una significativa riduzione della dimensionalità (vale a dire, rappresentano le parole in meno dimensioni) pur mantenendo gran parte delle informazioni linguistiche rilevanti.
Tipi di vettori di contesto
Esistono diversi tipi di vettori di contesto, i più popolari sono:
- Word2Vec: Sviluppato da Google, include i modelli CBOW e Skip-gram. I vettori Word2Vec possono catturare significati sia semantici che sintattici.
- GloVe (vettori globali per la rappresentazione di parole): Sviluppato da Stanford, GloVe costruisce una matrice di occorrenze esplicita del contesto delle parole, quindi la fattorizza per produrre i vettori delle parole.
- Testo veloce: Sviluppato da Facebook, estende Word2Vec considerando le informazioni sulle sottoparole, che possono essere particolarmente utili per lingue morfologicamente ricche o per gestire parole fuori dal vocabolario.
| Modello | CBOW | Salta grammo | Informazioni sulla sottoparola |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | SÌ | SÌ | NO |
| Guanto | SÌ | NO | NO |
| Testo veloce | SÌ | SÌ | SÌ |
Applicazioni, sfide e soluzioni dei vettori di contesto
I vettori di contesto trovano applicazioni in numerose attività di PNL, tra cui, ma non solo, l'analisi del sentiment, la classificazione del testo, il riconoscimento delle entità denominate e la traduzione automatica. Aiutano a catturare il contesto e le somiglianze semantiche, che è fondamentale per comprendere il linguaggio naturale.
Tuttavia, i vettori di contesto non sono esenti da sfide. Un problema è la gestione delle parole fuori dal vocabolario. Alcuni modelli di vettori di contesto, come Word2Vec e GloVe, non forniscono vettori per parole fuori dal vocabolario. FastText risolve questo problema considerando le informazioni sulle sottoparole.
Inoltre, i vettori di contesto richiedono notevoli risorse computazionali per addestrarsi su grandi corpora di testo. Per aggirare questo problema vengono spesso utilizzati vettori di contesto preaddestrati, che possono essere ottimizzati in base all'attività specifica da svolgere, se necessario.
Confronti con termini simili
| Termine | Descrizione | Confronto dei vettori di contesto |
|---|---|---|
| Codifica One-Hot | Rappresenta ogni parola come un vettore binario nel vocabolario. | I vettori di contesto sono densi e catturano relazioni semantiche. |
| Vettori TF-IDF | Rappresenta le parole in base alla frequenza del documento e alla frequenza del documento inversa. | I vettori di contesto catturano le relazioni semantiche, non solo la frequenza. |
| Modelli linguistici preaddestrati | Modelli addestrati su corpus di testo di grandi dimensioni e ottimizzati per compiti specifici. Esempi: BERT, GPT. | Questi modelli utilizzano i vettori di contesto come parte della loro architettura. |
Prospettive future sui vettori contestuali
È probabile che il futuro dei vettori di contesto sia strettamente intrecciato con l’evoluzione della PNL e dell’apprendimento automatico. Con i recenti progressi nei modelli basati su trasformatori come BERT e GPT, i vettori di contesto vengono ora generati dinamicamente in base all'intero contesto di una frase, non solo al contesto locale. Possiamo anticipare un ulteriore perfezionamento di questi metodi, fondendo potenzialmente vettori di contesto statici e dinamici per una comprensione del linguaggio ancora più solida e sfumata.
Vettori di contesto e server proxy
Sebbene apparentemente disparati, i vettori di contesto e i server proxy possono effettivamente intersecarsi. Nel campo del web scraping, ad esempio, i server proxy consentono una raccolta dati più efficiente e anonima. I dati testuali raccolti potrebbero quindi essere utilizzati per addestrare modelli vettoriali di contesto. I server proxy possono quindi supportare indirettamente la creazione e l'utilizzo di vettori di contesto facilitando la raccolta di grandi corpora di testo.
