Nguồn gốc của vectơ bối cảnh
Khái niệm Vectơ bối cảnh, thường được gọi là nhúng từ, bắt nguồn từ lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một nhánh của trí tuệ nhân tạo xử lý sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người.
Nền tảng của Vectơ bối cảnh được đặt vào cuối những năm 1980 và đầu những năm 1990 với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ mạng thần kinh. Tuy nhiên, phải đến năm 2013, với sự giới thiệu thuật toán Word2Vec của các nhà nghiên cứu tại Google, khái niệm này mới thực sự thành công. Word2Vec đã trình bày một phương pháp hiệu quả và hiệu quả để tạo ra các vectơ ngữ cảnh chất lượng cao nhằm nắm bắt nhiều mẫu ngôn ngữ. Kể từ đó, các mô hình vectơ ngữ cảnh nâng cao hơn, chẳng hạn như GloVe và FastText, đã được phát triển và việc sử dụng vectơ ngữ cảnh đã trở thành tiêu chuẩn trong các hệ thống NLP hiện đại.
Giải mã vectơ bối cảnh
Vectơ ngữ cảnh là một kiểu biểu diễn từ cho phép các từ có nghĩa tương tự có cách biểu diễn tương tự. Chúng là một cách biểu diễn phân tán cho văn bản, có lẽ là một trong những bước đột phá quan trọng mang lại hiệu suất ấn tượng của các phương pháp học sâu đối với các vấn đề NLP đầy thách thức.
Các vectơ này nắm bắt bối cảnh từ các tài liệu văn bản trong đó các từ xuất hiện. Mỗi từ được biểu diễn bằng một vectơ trong không gian nhiều chiều (thường là vài trăm chiều) sao cho vectơ nắm bắt được mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ. Những từ giống nhau về mặt ngữ nghĩa sẽ ở gần nhau trong không gian này, trong khi những từ khác nhau thì cách xa nhau.
Dưới mui xe của các vectơ bối cảnh
Vectơ bối cảnh hoạt động bằng cách huấn luyện một mô hình mạng thần kinh nông về một nhiệm vụ NLP “giả”, trong đó mục tiêu thực sự là tìm hiểu trọng số của lớp ẩn. Những trọng số này là các vectơ từ mà chúng ta tìm kiếm.
Ví dụ: trong Word2Vec, người ta có thể huấn luyện mô hình để dự đoán một từ dựa trên ngữ cảnh xung quanh nó (Túi từ liên tục hoặc CBOW) hoặc dự đoán các từ xung quanh cho một từ mục tiêu (Skip-gram). Sau khi huấn luyện hàng tỷ từ, các trọng số trong mạng lưới thần kinh có thể được sử dụng làm vectơ từ.
Các tính năng chính của vectơ bối cảnh
- Sự tương đồng về ngữ nghĩa: Vectơ ngữ cảnh nắm bắt một cách hiệu quả sự giống nhau về ngữ nghĩa giữa các từ và cụm từ. Những từ có nghĩa gần nhau được biểu diễn bằng các vectơ gần nhau trong không gian vectơ.
- Mối quan hệ ngữ nghĩa tinh tế: Vectơ ngữ cảnh có thể nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa tinh tế hơn, chẳng hạn như các mối quan hệ tương tự (ví dụ: “vua” là với “nữ hoàng” cũng như “đàn ông” là với “phụ nữ”).
- Giảm kích thước: Chúng cho phép giảm đáng kể kích thước (tức là biểu diễn các từ trong ít kích thước hơn) trong khi vẫn duy trì nhiều thông tin ngôn ngữ có liên quan.
Các loại vectơ bối cảnh
Có một số loại vectơ ngữ cảnh, trong đó phổ biến nhất là:
- Word2Vec: Được phát triển bởi Google, bao gồm các mô hình CBOW và Skip-gram. Các vectơ Word2Vec có thể nắm bắt cả ý nghĩa ngữ nghĩa và cú pháp.
- GloVe (Vectơ toàn cầu để biểu diễn từ): Được phát triển bởi Stanford, GloVe xây dựng một ma trận xuất hiện ngữ cảnh từ rõ ràng, sau đó phân tích nó để tạo ra các vectơ từ.
- văn bản nhanh: Được phát triển bởi Facebook, tính năng này mở rộng Word2Vec bằng cách xem xét thông tin từ phụ, có thể đặc biệt hữu ích cho các ngôn ngữ giàu hình thái hoặc xử lý các từ không có từ vựng.
| Người mẫu | CBOW | Bỏ qua gram | Thông tin từ phụ |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | Đúng | Đúng | KHÔNG |
| Găng tay | Đúng | KHÔNG | KHÔNG |
| văn bản nhanh | Đúng | Đúng | Đúng |
Ứng dụng, thách thức và giải pháp của vectơ bối cảnh
Vectơ bối cảnh tìm thấy các ứng dụng trong nhiều tác vụ NLP, bao gồm nhưng không giới hạn ở phân tích tình cảm, phân loại văn bản, nhận dạng thực thể được đặt tên và dịch máy. Chúng giúp nắm bắt những điểm tương đồng về bối cảnh và ngữ nghĩa, điều này rất quan trọng để hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Tuy nhiên, vectơ ngữ cảnh không phải là không có thách thức. Một vấn đề là việc xử lý những từ không có từ vựng. Một số mô hình vectơ ngữ cảnh, như Word2Vec và GloVe, không cung cấp vectơ cho các từ không có từ vựng. FastText giải quyết vấn đề này bằng cách xem xét thông tin từ phụ.
Ngoài ra, vectơ ngữ cảnh yêu cầu nguồn lực tính toán đáng kể để huấn luyện trên khối văn bản lớn. Các vectơ ngữ cảnh được huấn luyện trước thường được sử dụng để phá vỡ điều này, có thể được tinh chỉnh cho nhiệm vụ cụ thể nếu cần thiết.
So sánh với các điều khoản tương tự
| Thuật ngữ | Sự miêu tả | So sánh vectơ bối cảnh |
|---|---|---|
| Mã hóa một lần nóng | Biểu thị mỗi từ dưới dạng một vectơ nhị phân trong từ vựng. | Các vectơ bối cảnh dày đặc và nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa. |
| Vectơ TF-IDF | Biểu thị các từ dựa trên tần suất tài liệu và tần số tài liệu nghịch đảo của chúng. | Các vectơ bối cảnh nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa, không chỉ tần số. |
| Mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước | Các mô hình được đào tạo trên kho văn bản lớn và được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ: BERT, GPT. | Những mô hình này sử dụng vectơ ngữ cảnh như một phần kiến trúc của chúng. |
Quan điểm tương lai về vectơ bối cảnh
Tương lai của vectơ ngữ cảnh có thể sẽ gắn bó chặt chẽ với sự phát triển của NLP và học máy. Với những tiến bộ gần đây trong các mô hình dựa trên biến áp như BERT và GPT, vectơ ngữ cảnh hiện được tạo động dựa trên toàn bộ ngữ cảnh của câu chứ không chỉ ngữ cảnh cục bộ. Chúng tôi có thể dự đoán sự cải tiến hơn nữa của các phương pháp này, có khả năng kết hợp các vectơ ngữ cảnh tĩnh và động để hiểu ngôn ngữ mạnh mẽ và nhiều sắc thái hơn nữa.
Vectơ bối cảnh và máy chủ proxy
Mặc dù có vẻ khác nhau nhưng vectơ ngữ cảnh và máy chủ proxy thực sự có thể giao nhau. Ví dụ: trong lĩnh vực quét web, máy chủ proxy cho phép thu thập dữ liệu ẩn danh và hiệu quả hơn. Dữ liệu văn bản được thu thập sau đó có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình vectơ ngữ cảnh. Do đó, các máy chủ proxy có thể gián tiếp hỗ trợ việc tạo và sử dụng vectơ ngữ cảnh bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập khối lượng lớn văn bản.
