Embeddings in Natural Language Processing: Teoría y avances en las representaciones vectoriales del significado

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Título original:

Embeddings in Natural Language Processing: Theory and Advances in Vector Representations of Meaning

Contenido del libro:

Las incrustaciones han sido sin duda una de las áreas de investigación más influyentes en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). La codificación de información en una representación vectorial de baja dimensión, fácilmente integrable en los modernos modelos de aprendizaje automático, ha desempeñado un papel central en el desarrollo de la PLN. Las técnicas de incrustación se centraron inicialmente en las palabras, pero pronto la atención empezó a desplazarse a otras formas: desde estructuras de grafos, como las bases de conocimiento, a otros tipos de contenido textual, como frases y documentos.

Este libro ofrece una síntesis de alto nivel de las principales técnicas de incrustación en PNL, en sentido amplio. El libro comienza explicando los modelos convencionales de espacio vectorial de palabras y las incrustaciones de palabras (por ejemplo, Word2Vec y GloVe), para pasar después a otros tipos de incrustaciones, como las incrustaciones de sentido de palabras, de frases y documentos, y de grafos. El libro también ofrece una visión general de los últimos avances en representaciones contextualizadas (por ejemplo, ELMo y BERT) y explica su potencial en PNL.

A lo largo del libro, el lector puede encontrar tanto información esencial para comprender un determinado tema desde cero como una amplia panorámica de las técnicas más exitosas desarrolladas en la literatura.