Introducción a One-Hot Encoding y TF-IDF en IA
Clase 2 de 26 • Curso de Embeddings y Bases de Datos Vectoriales para NLP
Resumen
¿Cómo se han utilizado los métodos tradicionales para enseñar a las IA el lenguaje natural?
Durante mucho tiempo, los investigadores de inteligencia artificial han estado buscando métodos para enseñar a las máquinas a entender el lenguaje humano. Dos de los métodos más conocidos son el One-Hot Encoding y el TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).
¿Qué es el One-Hot Encoding?
El One-Hot Encoding es una técnica sencilla que transforma palabras en vectores numéricos. Imagina que tienes un vocabulario pequeño de palabras. Cada palabra se convierte en un vector, donde solo un componente es uno, y el resto son ceros. Por ejemplo, si tienes un vocabulario de cuatro palabras: "nunca", "pares", "aprender", "lenguaje", cada uno se representaría así:
nunca:[1, 0, 0, 0]pares:[0, 1, 0, 0]aprender:[0, 0, 1, 0]lenguaje:[0, 0, 0, 1]
Sin embargo, este método tiene limitaciones, ya que un corpus extenso exige gran capacidad de cómputo, y no capta similitudes entre palabras como "perro" y "perrito".
¿Qué es el TF-IDF?
El TF-IDF es un método más sofisticado que busca identificar las palabras más relevantes en un conjunto de documentos. Evalúa:
-
Frecuencia del término (TF): Mide cuántas veces una palabra aparece en un documento en relación con el total de palabras de ese documento. Por ejemplo, en el documento "el gato persigue al ratón", cada palabra tiene una frecuencia de
1/5. -
Frecuencia inversa del documento (IDF): Calcula cuántos documentos contienen una palabra específica. Si una palabra aparece en muchos documentos, su IDF es bajo, indicando que es común y menos relevante.
Al multiplicar TF por IDF, se identifican palabras únicas y relevantes en un corpus. Sin embargo, el TF-IDF tampoco resuelve problemas de orden y similitud semántica entre palabras.
¿Qué limitaciones presentan los métodos tradicionales?
Ambos métodos, aunque útiles, presentan varias desventajas:
- Escalabilidad: Manejar un gran vocabulario puede resultar computacionalmente costoso.
- Similitud: No reconocen la similitud entre palabras relacionadas semánticamente.
- Orden y contexto: No capturan el contexto ni la estructura del lenguaje natural.
¿Podrían los vectores salvar el día?
Ante las limitaciones de los métodos tradicionales, nace una pregunta intrigante: ¿podrían los vectores ofrecer una solución? Usar el álgebra lineal para transformar palabras en vectores con alta dimensionalidad y direcciones específicas podría permitir que los modelos de IA comprendan el lenguaje con mayor efectividad. Este método podría abordar problemas de similitud, contexto y orden, mejorando la capacidad de las máquinas para interpretar el lenguaje humano.
A medida que la tecnología avanza, la curiosidad por entender cómo los vectores pueden transformar el procesamiento del lenguaje natural solo aumenta. Exploraremos estas innovadoras perspectivas en clases futuras.