¿Qué significa "Embeddings Contextualizados"?
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Los embeddings contextualizados son un tipo de representación de lenguaje que se usa en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Ayudan a las computadoras a entender mejor las palabras mirando el contexto en el que aparecen. A diferencia de los embeddings de palabras tradicionales que tratan cada palabra de la misma manera, los embeddings contextualizados cambian según las palabras que lo rodean. Esto es importante porque el significado de una palabra puede cambiar dependiendo de cómo se use en una oración.
Por qué son importantes
Estos embeddings son especialmente útiles para seguir cómo las palabras cambian sus significados con el tiempo. A medida que el lenguaje evoluciona, las palabras pueden adquirir nuevos significados o perder los antiguos. Usando embeddings contextualizados, los investigadores pueden estudiar estos cambios de manera más precisa, facilitando la identificación de tendencias en el lenguaje.
Aplicaciones
Los embeddings contextualizados se usan a menudo en tareas como detectar cambios en los significados de palabras en diferentes idiomas o entender cómo se utilizan las palabras en varios contextos. Son una herramienta para mejorar cómo analizamos e interpretamos el lenguaje, especialmente cuando se trata de significados nuevos o en cambio.