En el centro de muchas aplicaciones modernas de procesamiento de lenguaje natural- desde motores de búsqueda hasta asistentes de voz y agentes RAG - se encuentra una tarea crucial: representar palabras como números. Mas específicamente, convertirlas en vectores de alta dimensión que capturen su significado. Uno de los enfoques mas influyentes para lograr esto es Word2Vec, una arquitectura de redes neuronales diseñada para procesar embeddings de palabras.
¿Que son los embeddings?
Las redes neuronales de las IA necesitan entradas numéricas, pero las palabras no son números. Para resolver esto, comenzamos usando codificaciones one-hot, donde cada palabra del vocabulario se representa como un vector con todos ceros excepto un uno en la posición correspondiente. Sin embargo, esta representación es ineficiente y no capta relaciones semánticas.
Ahí es donde entra Word2Vec: transforma esas codificaciones one-hot en vectores densos que codifican similitud y significado.
Una red neuronal típica para Word2Vec tiene la siguiente estructura:
Capa de entrada
Se utiliza una codificación one-hot. Si el vocabulario tiene 10.000 palabras, habrá 10.000 nodos en esta capa, cada uno representando una palabra.
Capa de proyección o de embedding
Aquí es donde ocurre la “magia”. Esta capa tiene tantas neuronas como dimensiones deseamos en nuestros vectores (por ejemplo, 10, 100 o 300). No lleva funcion de activacion, ya que su salida es precisamente la representacion vectorial que queremos aprender.
Capa oculta (opcional)
A veces se incluye una capa intermedia con función de activación (como ReLU) para procesar mas profundamente los datos antes de la salida.
Capa de salida
Tiene el mismo número de nodos que el vocabulario y utiliza softmax para predecir la palabra mas probable en el contexto de la palabra de entrada.
¿Cómo se entrena?
Se entrena usando un gran corpus de texto, como Wikipedia o el Proyecto Gutenberg. El modelo genera pares de entrada-salida conocidos como skip-grams:
Entrada: una palabra central.
Salida: una palabra cercana (dentro de una ventana de contexto).
Por ejemplo, si estamos procesando la frase “el barco tiene una vela”, podríamos generar el par (“barco”, “vela”).
Cuantos mas skip-grams generemos, mas rica será la representación aprendida, aunque también requerirá mas tiempo de entrenamiento.
¿Que obtenemos tras el entrenamiento?
Una vez que la red ha sido entrenada, los pesos entre la capa de entrada y la de embeddings forman una matriz. Para obtener el embedding de una palabra especifica, simplemente tomamos los pesos correspondientes a esa palabra y los apilamos en un vector.
El resultado es un espacio vectorial donde:
-
Palabras con significados similares están cerca unas de otras.
-
Palabras diferentes están lejanas.
Por ejemplo, “Pixory” y “Marketing” estarán cerca, mientras que “Old” estará mas alejada.
Limitaciones y consideraciones
Este enfoque básico no fue diseñado para eficiencia, por lo que consume bastante memoria y tiempo. Existen variantes más optimizadas como Negative Sampling y Hierarchical Softmax, asi como modelos mas recientes como GloVe y BERT que superan a Word2Vec en muchas tareas, pero para efectos de aprendizaje es bastante útil para comprender como se generan los embeddings.
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