O que é Bag of Words vs. Word Embeddings?
No campo da inteligência artificial, especificamente em machine learning e deep learning, existem várias técnicas e abordagens para processar e entender o texto. Duas dessas técnicas amplamente utilizadas são o Bag of Words (BoW) e os Word Embeddings. Neste glossário, vamos explorar o que são essas duas técnicas, como elas funcionam e quais são suas diferenças.
Bag of Words (BoW)
O Bag of Words é uma técnica simples e popular para representar o texto em formato numérico. Essa abordagem trata cada documento como um “saco” de palavras, ignorando a ordem e a estrutura gramatical das palavras. O objetivo é criar um vetor de características que represente a presença ou ausência de palavras específicas em um documento.
Para construir um modelo BoW, primeiro é necessário criar um vocabulário, que consiste em todas as palavras únicas presentes nos documentos de treinamento. Em seguida, cada documento é representado por um vetor, onde cada posição corresponde a uma palavra do vocabulário e o valor indica a presença ou ausência dessa palavra no documento.
Embora o BoW seja uma técnica simples e fácil de implementar, ela tem algumas limitações. Por exemplo, não leva em consideração a semântica das palavras e não captura a relação entre as palavras. Além disso, o tamanho do vetor de características pode ser muito grande, especialmente quando o vocabulário é extenso.
Word Embeddings
Os Word Embeddings são uma abordagem mais avançada para representar palavras em formato numérico. Ao contrário do BoW, os Word Embeddings levam em consideração a semântica e a relação entre as palavras. Essa técnica mapeia palavras para vetores de números reais, onde palavras semanticamente similares são mapeadas para vetores próximos no espaço.
Existem várias técnicas para criar Word Embeddings, sendo a mais conhecida o Word2Vec. O Word2Vec utiliza uma rede neural para aprender representações distribuídas de palavras a partir de grandes quantidades de texto não rotulado. Essas representações capturam informações semânticas e relacionais das palavras, permitindo que sejam usadas em tarefas de processamento de linguagem natural.
Uma das principais vantagens dos Word Embeddings é que eles podem lidar com palavras fora do vocabulário, ou seja, palavras que não foram vistas durante o treinamento. Além disso, eles podem capturar relações complexas entre as palavras, como sinônimos, antônimos e analogias.
Diferenças entre Bag of Words e Word Embeddings
Agora que entendemos o que é o Bag of Words e os Word Embeddings, vamos destacar algumas das principais diferenças entre essas duas técnicas:
1. Representação
O Bag of Words representa cada documento como um vetor de características binárias, indicando a presença ou ausência de palavras específicas. Já os Word Embeddings representam palavras como vetores de números reais, capturando informações semânticas e relacionais.
2. Semântica
O Bag of Words não leva em consideração a semântica das palavras, tratando todas as palavras como independentes umas das outras. Os Word Embeddings, por outro lado, capturam a semântica das palavras, permitindo que palavras semanticamente similares sejam mapeadas para vetores próximos no espaço.
3. Relações entre palavras
O Bag of Words não captura a relação entre as palavras, tratando cada palavra como independente. Os Word Embeddings, por sua vez, podem capturar relações complexas entre as palavras, como sinônimos, antônimos e analogias.
4. Tamanho do vetor de características
O tamanho do vetor de características no Bag of Words pode ser muito grande, especialmente quando o vocabulário é extenso. Os Word Embeddings geralmente têm um tamanho fixo de vetor de características, independentemente do tamanho do vocabulário.
Conclusão
Em resumo, o Bag of Words e os Word Embeddings são duas técnicas amplamente utilizadas para representar texto em formato numérico. O Bag of Words é simples e fácil de implementar, mas não leva em consideração a semântica e a relação entre as palavras. Os Word Embeddings, por outro lado, capturam a semântica e a relação entre as palavras, permitindo uma representação mais rica e significativa do texto. A escolha entre essas técnicas depende do contexto e dos objetivos da tarefa de processamento de texto.
