Representación de Texto en IA: La Importancia de los Embeddings y Vectores de Palabras

La Inteligencia Artificial ha logrado avances asombrosos en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), permitiéndole comprender, generar y traducir texto con una fluidez que antes parecía imposible. Sin embargo, para que una máquina pueda trabajar con palabras, estas deben ser transformadas en un formato numérico que pueda procesar. Aquí es donde entran en juego los embeddings y vectores de palabras, herramientas fundamentales que permiten a los algoritmos de IA interpretar el significado y las relaciones entre las palabras.

¿Por Qué Necesitamos Representaciones Numéricas del Lenguaje?

Las computadoras, por su naturaleza, operan con números. Un texto en lenguaje humano no es directamente interpretable por un algoritmo de Machine Learning. Es necesario convertir cada palabra o frase en una representación numérica significativa. Las primeras aproximaciones, como la codificación One-Hot, asignaban un vector binario único a cada palabra. Si bien esto permitía identificar palabras distintas, presentaba limitaciones severas:

• Dimensionalidad Alta: Para un vocabulario de miles de palabras, los vectores eran extremadamente largos y dispersos (la mayoría ceros).
• Falta de Relaciones Semánticas: No había forma de que el modelo entendiera que