Imagina que intentas describir la personalidad de una persona, pero en lugar de adjetivos la explicas como una mezcla de sus comidas favoritas; parece extraño, pero en procesamiento de lenguaje natural eso es exactamente lo que hacen los word embeddings: representar palabras como vectores numéricos que capturan relaciones sutiles y contextos compartidos.

Un embedding coloca palabras como caliente y picante cerca en un espacio multidimensional incluso si no son sinónimos exactos, porque comparten usos y contextos similares. Ese espacio numérico permite a los modelos calcular similitudes, analogías y matices semánticos que antes eran difíciles de formalizar.

La llegada de los word embeddings revolucionó tareas como análisis de sentimiento, clasificación de texto, recuperación de información y generación de lenguaje. En análisis de sentimiento, por ejemplo, capturar matices entre emociones cercanas hace la diferencia entre una predicción superficial y una comprensión profunda del mensaje del usuario.

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