Transformación de texto en vectores para analizar la similitud semántica

🧠 ¿Qué es esto de «embedding«?

Una incrustación (embedding) es una forma de convertir texto en números, o más concretamente, en vectores. Esto permite comparar textos por similitud semántica. Por ejemplo, «gato» y «felino» son parecidos en significado, y sus vectores estarán cerca entre sí.

🔧 Ejemplo paso a paso con datos

Supón que estás trabajando con una tabla de datos que tiene una columna llamada summary, que contiene resúmenes de artículos:

id summary
1 El cambio climático afecta al planeta.
2 Las emisiones de CO₂ causan calentamiento.
3 Messi marca un gol en el último minuto.

✅ Paso 3: Realizas una transformación

  1. Realizas una transformación (puede estar en una plataforma como OpenAI, Databricks, etc.).
  2. Le dices que tome la columna summary para convertir el texto en vectores.
  3. Seleccionas el modelo de embedding, esto es un modelo entrenado para crear esas representaciones vectoriales.

💡 ¿Qué ocurre internamente?

Cada resumen se convierte en un vector. Algo así (simplificado):

id summary incrustar
1 El cambio climático afecta al planeta. [0.67, 0.12, 0.45…]
2 Las emisiones de CO₂ causan calentamiento. [0.66, 0.10, 0.47…]
3 Messi marca un gol en el último minuto. [0.13, 0.80, 0.24…]

Los resúmenes 1 y 2 tienen vectores parecidos porque hablan de temas similares (medioambiente, cambio climático). El resumen 3, que habla de fútbol, tiene un vector muy distinto.

🎯 ¿Para qué sirve esto?

Después puedes usar estos vectores para:

  • Buscar similitudes: ¿qué resúmenes hablan de lo mismo?
  • Agrupar por temas automáticamente (clustering).
  • Buscar el resumen más parecido a uno nuevo.
  • Clasificar textos en categorías temáticas.