--- title: "Embedding (NLP) (IT)" source: "https://systems-analysis.info/int/Embedding_(NLP)_(IT)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Embedding_(NLP)_(IT)" language: "it" categories: - "Category:Italian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 1872 wiki_created_at: 2026-09-06T22:55:20Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:55:20Z downloaded_at: 2026-09-07T22:48:17Z --- # Embedding (NLP) (IT) **Embedding** (dall'inglese embedding — «incorporamento») — è una tecnologia fondamentale nel campo del Machine Learning e dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che trasforma oggetti discreti o complessi (come parole, frasi, immagini) in **rappresentazioni vettoriali numeriche** di dimensione fissa. Questi vettori, o embedding, sono collocati in uno spazio multidimensionale in modo tale che oggetti semanticamente simili risultino vicini tra loro. ## Definizione e concetto Formalmente, un embedding è una funzione di mappatura $f:X \rightarrow {\mathbb{R}}^{d}$, dove $X$ è lo spazio originale degli oggetti (ad esempio, il vocabolario delle parole), e ${\mathbb{R}}^{d}$ è lo spazio vettoriale multidimensionale (spazio degli embedding) con dimensione $d$. La dimensione $d$ è significativamente inferiore alla dimensione dello spazio originale, il che rende queste rappresentazioni dense (dense). La base teorica per le rappresentazioni vettoriali delle parole è la **semantica distribuzionale**, che afferma che il significato di una parola è determinato dal contesto del suo utilizzo. Ovvero, le parole che compaiono in contesti simili hanno significati analoghi e, di conseguenza, rappresentazioni vettoriali simili. ### Principi fondamentali degli embedding - **Dimensione fissa:** Tutti gli oggetti vengono mappati in vettori della stessa lunghezza, indipendentemente dalla dimensione dei dati originali (ad esempio, dalla lunghezza della frase). - **Prossimità semantica:** La distanza tra i vettori (spesso misurata tramite la similarità del coseno) riflette la vicinanza semantica degli oggetti originali. - **Supporto alle operazioni matematiche:** I vettori preservano le relazioni semantiche, consentendo di eseguire su di essi operazioni algebriche. Esempio classico: $\text{вектор}(\text{«король»}) - \text{вектор}(\text{«мужчина»}) + \text{вектор}(\text{«женщина»}) \approx \text{вектор}(\text{«королева»})$. ## Storia e sviluppo ### Approcci iniziali (anni 1980–2000) Le prime idee sulle rappresentazioni vettoriali emersero negli anni '80 nell'ambito della ricerca sulle reti neurali. I metodi iniziali si basavano sull'analisi statistica della co-occorrenza delle parole. ### L'era di Word2Vec (2013) Il momento rivoluzionario fu lo sviluppo di **Word2Vec** da parte del team di Google guidato da Tomáš Mikolov nel 2013. Word2Vec propose due architetture efficienti e computazionalmente economiche per l'addestramento degli embedding delle parole: - **CBOW (Continuous Bag of Words):** Predice la parola centrale sulla base del contesto circostante. - **Skip-gram:** Predice le parole contestuali a partire dalla parola centrale. Word2Vec divenne la prima implementazione popolare delle rappresentazioni vettoriali, in gran parte grazie al codice sorgente aperto e all'elevata velocità di elaborazione. ### Sviluppo di approcci alternativi Dopo Word2Vec comparvero altri modelli significativi di embedding statici: - **GloVe (2014):** Modello sviluppato presso l'Università di Stanford, che utilizza la statistica globale di co-occorrenza delle parole per addestrare i vettori. - **FastText (2015):** Modello di Facebook, che tiene conto della morfologia delle parole rappresentando ciascuna parola come somma dei vettori dei suoi n-grammi di caratteri. Ciò consente di creare embedding anche per parole assenti dal vocabolario di addestramento (parole Out-of-Vocabulary). ### L'era dei transformer e degli embedding contestuali (2018–oggi) Una svolta si ebbe con l'apparizione dell'architettura transformer e del modello BERT (2018). Ciò portò alla nascita degli **embedding contestuali**, in cui la rappresentazione vettoriale di una parola dipende dal contesto d'uso. A differenza delle rappresentazioni statiche, in cui la parola «chiave» avrebbe lo stesso vettore in frasi come «chiave della porta» e «chiave di violino», i modelli contestuali generano embedding diversi per ciascun caso. ## Tipi di embedding ### Per livello di rappresentazione - **Embedding di parole:** Tipo base, in cui ogni parola è rappresentata da un vettore separato (Word2Vec, GloVe). - **Embedding di frasi e documenti:** Rappresentano intere frasi, proposizioni o documenti con un unico vettore (PV-DM, PV-DBOW). - **Embedding di utenti e oggetti:** Utilizzati nei sistemi di raccomandazione per rappresentare gli interessi degli utenti e le caratteristiche dei prodotti. ### Per contestualità - **Embedding statici:** A ciascuna parola viene assegnato un vettore fisso unico, indipendentemente dal contesto (Word2Vec, GloVe, FastText). - **Embedding contestuali:** Generano rappresentazioni diverse per la stessa parola in base al contesto circostante. Principali rappresentanti: - **BERT:** Modello bidirezionale basato su transformer. - **ELMo:** Modello LSTM bidirezionale. - **RoBERTa, DistilBERT, ALBERT:** Varianti migliorate di BERT. ### Per modalità - **Embedding testuali:** Il tipo più diffuso, che include rappresentazioni di parole, frasi e documenti. - **Embedding visivi:** Rappresentazioni di immagini per compiti di visione artificiale. - **Embedding multimodali:** Combinano diversi tipi di dati (testo, immagini, audio) in un unico spazio vettoriale. Un esempio è ImageBind, capace di collegare dati provenienti da sei modalità. ## Architetture e metodi di addestramento ### Metodi classici - **Codifica one-hot:** Il metodo più semplice, in cui ogni parola è codificata con un vettore di dimensione pari al vocabolario, con un uno nella posizione corrispondente. Svantaggi: elevata sparsità e assenza di informazioni semantiche. - **Fattorizzazione di matrici:** Metodi di riduzione della dimensionalità (ad esempio, LSA), applicati a matrici di co-occorrenza delle parole. ### Architetture a rete neurale - **Reti neurali superficiali:** Le architetture CBOW e Skip-gram in Word2Vec utilizzano reti neurali a due strati per un addestramento efficiente. - **Transformer:** Architettura che ha rivoluzionato il settore grazie al meccanismo di attention. ### Approcci moderni - **Apprendimento con mascheramento:** BERT utilizza il compito di previsione delle parole mascherate per addestrare rappresentazioni contestuali. - **Apprendimento contrastivo:** Metodi che massimizzano la similarità tra coppie semanticamente vicine (positive) e minimizzano la similarità tra coppie lontane (negative). ## Applicazioni degli embedding Gli embedding trovano ampia applicazione in diversi ambiti: ### Elaborazione del linguaggio naturale - Ricerca e recupero delle informazioni: Miglioramento della qualità della ricerca semantica, consentendo di trovare documenti per significato e non per parole chiave. - Classificazione dei testi: Le rappresentazioni vettoriali fungono da dati di input per i classificatori, aumentandone la precisione. - Analisi del sentiment: Determinazione della tonalità emotiva dei testi tenendo conto del contesto. - Traduzione automatica: Miglioramento della comprensione della semantica della lingua sorgente e di destinazione. ### Sistemi di raccomandazione Gli embedding di utenti e prodotti sono alla base dei sistemi di raccomandazione personalizzata, tra cui: - **Filtraggio collaborativo:** basato sugli embedding del comportamento degli utenti. - **Filtraggio basato sui contenuti:** con l'utilizzo degli embedding delle caratteristiche dei prodotti. ### Visione artificiale - **Classificazione e ricerca di immagini:** Le reti neurali convoluzionali e i Vision Transformer creano embedding delle immagini per la loro classificazione e per la ricerca di immagini visivamente simili. ### Bioinformatica e medicina - **Analisi dei dati medici:** Analisi delle cartelle cliniche e della diagnostica delle malattie. - **Rappresentazioni molecolari:** Creazione di embedding per la previsione delle proprietà dei composti chimici. ## Aspetti tecnici e ottimizzazione - **Metodi di ottimizzazione della dimensionalità:** Matryoshka Representation Learning (MRL) — un approccio innovativo che consente di ottenere embedding di diverse dimensioni da un unico modello, concentrando le informazioni importanti all'inizio del vettore. - **Quantizzazione degli embedding:** Riduzione della precisione della rappresentazione numerica (ad esempio, a 8 o 4 bit) per accelerare i calcoli e risparmiare memoria. - **Integrazione con le basi di dati:** I moderni database vettoriali (ad esempio, Milvus, Pinecone) e le estensioni per i DBMS tradizionali (ad esempio, pgvector per PostgreSQL) consentono di archiviare e ricercare embedding in modo efficiente. ## Riferimenti - Rappresentazione vettoriale delle parole — Wikipedia - Rappresentazione vettoriale delle parole — NEERC ## Bibliografia - Mikolov, T. et al. (2013). *Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space*. arXiv:1301.3781. - Mikolov, T. et al. (2013). *Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality*. arXiv:1310.4546. - Pennington, J.; Socher, R.; Manning, C. (2014). *GloVe: Global Vectors for Word Representation*. PDF. - Bojanowski, P. et al. (2017). *Enriching Word Vectors with Subword Information*. arXiv:1607.04606. - Joulin, A. et al. (2017). *Bag of Tricks for Efficient Text Classification*. arXiv:1607.01759. - Peters, M. E. et al. (2018). *Deep Contextualized Word Representations*. ACL Anthology. - Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805. - Reimers, N.; Gurevych, I. (2019). *Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks*. arXiv:1908.10084. - Kusupati, A. et al. (2022). *Matryoshka Representation Learning*. arXiv:2205.13147. - Radford, A. et al. (2021). *Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision*. PMLR 139. - Girdhar, R. et al. (2023). *ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All*. CVPR 2023.