--- title: "Embedding (NLP) (NL)" source: "https://systems-analysis.info/int/Embedding_(NLP)_(NL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Embedding_(NLP)_(NL)" language: "nl" categories: - "Category:Dutch" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 1874 wiki_created_at: 2026-09-06T22:55:22Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:55:22Z downloaded_at: 2026-09-07T22:48:18Z --- # Embedding (NLP) (NL) **Embedding** (van het Engels embedding — «inbedding») — dit is een fundamentele technologie op het gebied van Machine Learning en Natural Language Processing, die discrete of complexe objecten (zoals woorden, zinnen, afbeeldingen) omzet in numerieke **vectorrepresentaties** van vaste dimensionaliteit. Deze vectoren, of embeddings, bevinden zich in een meerdimensionale ruimte op zodanige wijze dat semantisch vergelijkbare objecten dicht bij elkaar liggen. ## Definitie en concept Formeel is een embedding een afbeeldingsfunctie $f:X \rightarrow {\mathbb{R}}^{d}$, waarbij $X$ de oorspronkelijke objectruimte is (bijvoorbeeld een woordenlijst), en ${\mathbb{R}}^{d}$ een meerdimensionale vectorruimte (de embeddingsruimte) met dimensionaliteit $d$. De dimensionaliteit $d$ is aanzienlijk kleiner dan die van de oorspronkelijke ruimte, waardoor deze representaties dicht (dense) zijn. De theoretische basis voor vectorrepresentaties van woorden is de **distributionele semantiek**, die stelt dat de betekenis van een woord wordt bepaald door de context waarin het wordt gebruikt. Dat wil zeggen: woorden die in vergelijkbare contexten voorkomen, hebben vergelijkbare betekenissen en daarmee ook dichtbijgelegen vectorrepresentaties. ### Basisprincipes van embeddings - **Vaste dimensionaliteit:** Alle objecten worden afgebeeld op vectoren van gelijke lengte, ongeacht de omvang van de brondata (bijvoorbeeld de lengte van een zin). - **Semantische nabijheid:** De afstand tussen vectoren (vaak gemeten via cosinusovereenkomst) weerspiegelt de semantische nabijheid van de bronobjecten. - **Ondersteuning van wiskundige bewerkingen:** Vectoren behouden semantische relaties, waardoor algebraïsche bewerkingen erop mogelijk zijn. Het klassieke voorbeeld: $\text{вектор}(\text{«король»}) - \text{вектор}(\text{«мужчина»}) + \text{вектор}(\text{«женщина»}) \approx \text{вектор}(\text{«королева»})$. ## Geschiedenis en ontwikkeling ### Vroege benaderingen (1980–2000-er jaren) De eerste ideeën over vectorrepresentaties verschenen in de jaren 1980 als onderdeel van onderzoek naar neurale netwerken. Vroege methoden waren gebaseerd op statistische analyse van het gelijktijdig voorkomen van woorden. ### Het tijdperk van Word2Vec (2013) Een revolutionair moment was de ontwikkeling van **Word2Vec** door een team van Google onder leiding van Tomáš Mikolov in 2013. Word2Vec introduceerde twee efficiënte en rekenkundig goedkope architecturen voor het trainen van word embeddings: - **CBOW (Continuous Bag of Words):** Voorspelt het centrale woord op basis van de omliggende context. - **Skip-gram:** Voorspelt de contextwoorden op basis van het centrale woord. Word2Vec werd de eerste populaire implementatie van vectorrepresentaties, grotendeels dankzij de open broncode en hoge verwerkingssnelheid. ### Ontwikkeling van alternatieve benaderingen Na Word2Vec verschenen ook andere significante modellen voor statische embeddings: - **GloVe (2014):** Een model ontwikkeld aan de Stanford University, dat gebruikmaakt van globale statistieken over het gelijktijdig voorkomen van woorden voor het trainen van vectoren. - **FastText (2015):** Een model van Facebook dat de morfologie van woorden meeneemt door elk woord te representeren als de som van de vectoren van zijn karakter-n-grammen. Hierdoor kunnen embeddings worden gecreëerd zelfs voor woorden die niet in het trainingswoordenboek stonden (Out-of-Vocabulary-woorden). ### Het tijdperk van transformers en contextuele embeddings (2018–heden) Een doorbraak vond plaats met de komst van de transformer-architectuur en het BERT-model (2018). Dit leidde tot de opkomst van **contextuele embeddings**, waarbij de vectorrepresentatie van een woord afhangt van de context waarin het wordt gebruikt. In tegenstelling tot statische representaties, waarbij het woord «sleutel» steeds dezelfde vector zou hebben in zinnen als «deursleutel» en «muzieksleutel», genereren contextuele modellen verschillende embeddings voor elk geval. ## Typen embeddings ### Op representatieniveau - **Word embeddings:** Het basistype, waarbij elk woord wordt weergegeven door een afzonderlijke vector (Word2Vec, GloVe). - **Zins- en documentembeddings:** Vertegenwoordigen volledige zinsdelen, zinnen of documenten als één enkele vector (PV-DM, PV-DBOW). - **Gebruikers- en objectembeddings:** Worden gebruikt in aanbevelingssystemen om de interesses van gebruikers en kenmerken van producten te representeren. ### Op contextualiteit - **Statische embeddings:** Aan elk woord wordt één vaste vector toegewezen, ongeacht de context (Word2Vec, GloVe, FastText). - **Contextuele embeddings:** Genereren verschillende representaties voor hetzelfde woord afhankelijk van zijn omgeving. Belangrijkste vertegenwoordigers: - **BERT:** Een bidirectioneel model op basis van transformers. - **ELMo:** Een bidirectioneel LSTM-model. - **RoBERTa, DistilBERT, ALBERT:** Verbeterde varianten van BERT. ### Op modaliteit - **Tekstembeddings:** Het meest voorkomende type, inclusief representaties van woorden, zinnen en documenten. - **Visuele embeddings:** Representaties van afbeeldingen voor taken op het gebied van computer vision. - **Multimodale embeddings:** Combineren verschillende typen gegevens (tekst, afbeeldingen, audio) in één gezamenlijke vectorruimte. Een voorbeeld is ImageBind, dat gegevens uit zes modaliteiten kan koppelen. ## Architecturen en trainingsmethoden ### Klassieke methoden - **One-hot codering:** De eenvoudigste methode, waarbij elk woord wordt gecodeerd als een vector ter grootte van het woordenboek met een éénheid op de overeenkomstige positie. Nadelen: hoge ijlheid en het ontbreken van semantische informatie. - **Matrixfactorisatie:** Methoden voor dimensionaliteitsreductie (zoals LSA), toegepast op matrices van gelijktijdig verschijnen van woorden. ### Neurale netwerk-architecturen - **Ondiepe neurale netwerken:** De CBOW- en Skip-gram-architecturen in Word2Vec gebruiken tweelaagse neurale netwerken voor efficiënte training. - **Transformers:** Een architectuur die het vakgebied revolutioneerde dankzij het attention-mechanisme. ### Moderne benaderingen - **Zelfsupervisie met maskering:** BERT gebruikt de taak van het voorspellen van gemaskeerde woorden voor het trainen van contextuele representaties. - **Contrastief leren:** Methoden die de overeenkomst tussen semantisch verwante (positieve) paren maximaliseren en de overeenkomst tussen verafgelegen (negatieve) paren minimaliseren. ## Toepassingen van embeddings Embeddings vinden brede toepassing op verschillende gebieden: ### Natural Language Processing - Zoeken en informatieterugwinning: Verbetering van de kwaliteit van semantisch zoeken, waardoor documenten op betekenis kunnen worden gevonden in plaats van op trefwoorden. - Tekstclassificatie: Vectorrepresentaties dienen als invoer voor classificatoren en verhogen hun nauwkeurigheid. - Sentimentanalyse: Het bepalen van de emotionele lading van teksten met inachtneming van de context. - Machinale vertaling: Verbetering van het begrip van de semantiek van de bron- en doeltaal. ### Aanbevelingssystemen Embeddings van gebruikers en producten vormen de basis van gepersonaliseerde aanbevelingssystemen, waaronder: - **Collaboratieve filtering:** op basis van embeddings van gebruikersgedrag. - **Inhoudsgebaseerde filtering:** met gebruik van embeddings van productkenmerken. ### Computer vision - **Classificatie en zoeken van afbeeldingen:** Convolutionele neurale netwerken en Vision Transformers creëren embeddings van afbeeldingen voor classificatie en het zoeken van visueel vergelijkbare afbeeldingen. ### Bio-informatica en geneeskunde - **Analyse van medische gegevens:** Analyse van klinische dossiers en ziektediagnose. - **Moleculaire representaties:** Het aanmaken van embeddings voor het voorspellen van eigenschappen van chemische verbindingen. ## Technische aspecten en optimalisatie - **Methoden voor dimensionaliteitsoptimalisatie:** Matryoshka Representation Learning (MRL) — een innovatieve aanpak die het mogelijk maakt embeddings van verschillende dimensionaliteit te verkrijgen uit één model, waarbij belangrijke informatie aan het begin van de vector wordt geconcentreerd. - **Kwantisatie van embeddings:** Het verlagen van de precisie van de getalrepresentatie (bijvoorbeeld naar 8 of 4 bit) voor versnelde berekeningen en geheugenbesparing. - **Integratie met databases:** Moderne vectordatabases (bijvoorbeeld Milvus, Pinecone) en uitbreidingen voor traditionele databasemanagementsystemen (bijvoorbeeld pgvector voor PostgreSQL) maken het mogelijk embeddings efficiënt op te slaan en te doorzoeken. ## Verwijzingen - Vectorrepresentatie van woorden — Wikipedia - Vectorrepresentatie van woorden — NEERC ## Literatuur - 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.