A Gênese dos Vetores de Contexto
O conceito de Vetores de Contexto, muitas vezes chamados de embeddings de palavras, originou-se do campo do Processamento de Linguagem Natural (PNL), um ramo da inteligência artificial que trata da interação entre computadores e a linguagem humana.
As bases para vetores de contexto foram lançadas no final da década de 1980 e início da década de 1990 com o desenvolvimento de modelos de linguagem de redes neurais. No entanto, foi somente em 2013, com a introdução do algoritmo Word2Vec por pesquisadores do Google, que o conceito realmente decolou. Word2Vec apresentou um método eficiente e eficaz para gerar vetores de contexto de alta qualidade que capturam muitos padrões linguísticos. Desde então, modelos de vetores de contexto mais avançados, como GloVe e FastText, foram desenvolvidos, e o uso de vetores de contexto tornou-se um padrão nos sistemas modernos de PNL.
Decodificando vetores de contexto
Vetores de contexto são um tipo de representação de palavras que permite que palavras com significados semelhantes tenham uma representação semelhante. Eles são uma representação distribuída de texto que talvez seja um dos principais avanços para o desempenho impressionante de métodos de aprendizagem profunda em problemas desafiadores de PNL.
Esses vetores capturam o contexto dos documentos de texto nos quais as palavras aparecem. Cada palavra é representada por um vetor em um espaço de alta dimensão (geralmente várias centenas de dimensões), de modo que o vetor captura as relações semânticas entre as palavras. Palavras semanticamente semelhantes estão próximas neste espaço, enquanto palavras diferentes estão distantes.
Sob o capô dos vetores de contexto
Os vetores de contexto funcionam treinando um modelo de rede neural superficial em uma tarefa “falsa” de PNL, onde o objetivo real é aprender os pesos da camada oculta. Esses pesos são os vetores de palavras que procuramos.
No Word2Vec, por exemplo, pode-se treinar o modelo para prever uma palavra dado o contexto circundante (Continuous Bag of Words, ou CBOW) ou prever palavras circundantes dada uma palavra alvo (Skip-gram). Após o treinamento em bilhões de palavras, os pesos da rede neural podem ser usados como vetores de palavras.
Principais recursos de vetores de contexto
- Similaridade Semântica: os vetores de contexto capturam efetivamente a semelhança semântica entre palavras e frases. Palavras com significado próximo são representadas por vetores próximos no espaço vetorial.
- Relações Semânticas Sutis: Os vetores de contexto podem capturar relações semânticas mais sutis, como relações de analogia (por exemplo, “rei” está para “rainha” assim como “homem” está para “mulher”).
- Redução de dimensionalidade: Permitem uma redução significativa da dimensionalidade (isto é, representam palavras em menos dimensões), mantendo ao mesmo tempo grande parte da informação linguística relevante.
Tipos de vetores de contexto
Existem vários tipos de vetores de contexto, sendo os mais populares:
- Word2Vec: Desenvolvido pelo Google, inclui os modelos CBOW e Skip-gram. Os vetores Word2Vec podem capturar significados semânticos e sintáticos.
- GloVe (vetores globais para representação de palavras): Desenvolvido por Stanford, o GloVe constrói uma matriz explícita de ocorrência de contexto de palavras e, em seguida, a fatora para produzir os vetores de palavras.
- Texto rápido: Desenvolvido pelo Facebook, estende o Word2Vec considerando informações de subpalavras, o que pode ser especialmente útil para idiomas morfologicamente ricos ou para lidar com palavras fora do vocabulário.
| Modelo | CBOW | Pular grama | Informações da subpalavra |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | Sim | Sim | Não |
| Luva | Sim | Não | Não |
| Texto rápido | Sim | Sim | Sim |
Aplicações, desafios e soluções de vetores de contexto
Os vetores de contexto encontram aplicações em inúmeras tarefas de PNL, incluindo, entre outras, análise de sentimento, classificação de texto, reconhecimento de entidade nomeada e tradução automática. Eles ajudam a capturar o contexto e as semelhanças semânticas, o que é crucial para a compreensão da linguagem natural.
No entanto, os vetores de contexto apresentam desafios. Um problema é o tratamento de palavras fora do vocabulário. Alguns modelos de vetores de contexto, como Word2Vec e GloVe, não fornecem vetores para palavras fora do vocabulário. FastText resolve isso considerando informações de subpalavras.
Além disso, os vetores de contexto requerem recursos computacionais substanciais para serem treinados em grandes corpora de texto. Vetores de contexto pré-treinados são frequentemente usados para contornar isso, que podem ser ajustados na tarefa específica em questão, se necessário.
Comparações com termos semelhantes
| Prazo | Descrição | Comparação de vetores de contexto |
|---|---|---|
| Codificação One-Hot | Representa cada palavra como um vetor binário no vocabulário. | Os vetores de contexto são densos e capturam relacionamentos semânticos. |
| Vetores TF-IDF | Representa palavras com base na frequência do documento e na frequência inversa do documento. | Os vetores de contexto capturam relacionamentos semânticos, não apenas frequência. |
| Modelos de linguagem pré-treinados | Modelos treinados em grandes corpus de texto e ajustados para tarefas específicas. Exemplos: BERT, GPT. | Esses modelos usam vetores de contexto como parte de sua arquitetura. |
Perspectivas Futuras sobre Vetores de Contexto
É provável que o futuro dos vetores de contexto esteja intimamente ligado à evolução da PNL e do aprendizado de máquina. Com os recentes avanços em modelos baseados em transformadores, como BERT e GPT, os vetores de contexto são agora gerados dinamicamente com base em todo o contexto de uma frase, não apenas no contexto local. Podemos antecipar um refinamento adicional desses métodos, potencialmente combinando vetores de contexto estáticos e dinâmicos para uma compreensão da linguagem ainda mais robusta e diferenciada.
Vetores de contexto e servidores proxy
Embora aparentemente díspares, os vetores de contexto e os servidores proxy podem de fato se cruzar. No domínio do web scraping, por exemplo, os servidores proxy permitem uma coleta de dados mais eficiente e anônima. Os dados textuais coletados poderiam então ser usados para treinar modelos de vetores de contexto. Os servidores proxy podem, portanto, apoiar indiretamente a criação e o uso de vetores de contexto, facilitando a coleta de grandes corpora de texto.
