Descripción: La incrustación de tokens es una técnica fundamental en el campo del Deep Learning, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Consiste en representar palabras o tokens en un espacio vectorial continuo, donde cada token se asocia a un vector de números reales. Esta representación permite capturar relaciones semánticas y sintácticas entre las palabras, facilitando así la comprensión del contexto en el que se utilizan. A diferencia de las representaciones discretas, como el uso de índices o one-hot encoding, las incrustaciones de tokens permiten que palabras con significados similares tengan representaciones vectoriales cercanas en el espacio. Esto es crucial para tareas como la traducción automática, el análisis de sentimientos y la generación de texto, donde la comprensión del contexto y las relaciones entre palabras es esencial. Las incrustaciones se pueden aprender de manera supervisada o no supervisada y se han vuelto una herramienta estándar en modelos de Deep Learning, como Word2Vec, GloVe y más recientemente, en arquitecturas de Transformers como BERT y GPT. La capacidad de las incrustaciones para generalizar y capturar matices del lenguaje humano ha revolucionado el campo del PLN, permitiendo avances significativos en la calidad de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
Historia: La técnica de incrustación de tokens comenzó a ganar popularidad a principios de la década de 2010 con el desarrollo de modelos como Word2Vec, creado por un equipo de investigadores de Google liderado por Tomas Mikolov en 2013. Este modelo introdujo la idea de aprender representaciones vectoriales de palabras a partir de grandes corpus de texto, lo que permitió capturar relaciones semánticas de manera efectiva. Posteriormente, GloVe (Global Vectors for Word Representation) fue desarrollado por investigadores de Stanford en 2014, ofreciendo un enfoque alternativo basado en la matriz de coocurrencia de palabras. Con el avance de las arquitecturas de Deep Learning, especialmente los modelos de Transformers como BERT y GPT, las incrustaciones de tokens han evolucionado para incluir contextos dinámicos, lo que ha llevado a mejoras significativas en tareas de PLN.
Usos: Las incrustaciones de tokens se utilizan principalmente en el procesamiento del lenguaje natural para diversas aplicaciones. Entre sus usos más destacados se encuentran la traducción automática, donde ayudan a mapear palabras de un idioma a otro manteniendo el significado; el análisis de sentimientos, donde permiten identificar emociones en textos; y la generación de texto, donde facilitan la creación de contenido coherente y relevante. Además, se utilizan en sistemas de recomendación, búsqueda semántica y chatbots, mejorando la interacción entre humanos y máquinas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de incrustación de tokens es el uso de Word2Vec en un sistema de recomendación de películas, donde las descripciones de las películas se convierten en vectores que permiten encontrar títulos similares basados en la similitud semántica. Otro caso es el uso de BERT en un modelo de análisis de sentimientos, donde las incrustaciones contextuales ayudan a determinar la polaridad de las opiniones expresadas en redes sociales.
