Embedding Là Gì? Khám Phá Chi Tiết Từ A Đến Z Cùng Balocco.net

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào máy tính có thể hiểu được ý nghĩa của từ ngữ và mối quan hệ giữa chúng? Embedding chính là chìa khóa! Hãy cùng balocco.net khám phá sâu hơn về embedding, một kỹ thuật mạnh mẽ đang thay đổi cách chúng ta tương tác với dữ liệu và đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực ẩm thực.

1. Embedding Là Gì và Tại Sao Nó Quan Trọng?

Embedding là một kỹ thuật biến đổi dữ liệu có chiều cao (thường là dữ liệu rời rạc như từ ngữ, sản phẩm, hoặc thậm chí là công thức nấu ăn) thành các vector số có chiều thấp hơn nhưng vẫn giữ được những đặc tính quan trọng của dữ liệu gốc. Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các đặc trưng phân loại có số lượng lớn các phần tử, nơi mà phương pháp biểu diễn one-hot vector (mỗi giá trị là một vector với một phần tử bằng 1 và các phần tử còn lại bằng 0) trở nên kém hiệu quả.

Ví dụ, trong một từ điển có hàng triệu từ, việc sử dụng one-hot vector sẽ tạo ra các vector có số chiều rất lớn. Hơn nữa, các từ sẽ có khoảng cách đều nhau đến mọi từ khác, làm mất đi thông tin giá trị về mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ. Embedding giúp giải quyết vấn đề này bằng cách biểu diễn các từ có ý nghĩa tương tự gần nhau hơn trong không gian vector.

Trong lĩnh vực ẩm thực, embedding có thể được sử dụng để biểu diễn các nguyên liệu, món ăn, hoặc thậm chí là khẩu vị. Ví dụ, các nguyên liệu như “tỏi” và “hành” có thể được biểu diễn gần nhau trong không gian embedding vì chúng thường được sử dụng cùng nhau trong nhiều công thức nấu ăn.

2. Biểu Diễn Toán Học Của Embedding

Để hiểu rõ hơn về embedding, hãy xem xét một ví dụ đơn giản. Giả sử chúng ta có một danh sách các thành phố: Hà Nội, Hải Phòng, TP.HCM, Bình Dương, Lào Cai, Sóc Trăng. Hình dưới đây minh họa cách biểu diễn các thành phố này trong không gian one-hot và không gian embedding hai chiều.

Trong không gian embedding này, chiều thứ nhất có thể biểu diễn dân số và chiều thứ hai biểu diễn vĩ độ đã chuẩn hóa của mỗi thành phố. Vị trí của mỗi vector embedding trong không gian hai chiều được minh họa trong hình dưới. Trong không gian này, Hà Nội, Hải Phòng và Lào Cai gần nhau về vị trí địa lý. Nếu chúng ta có một bài toán mà dân số là một đặc trưng quan trọng, chúng ta có thể co trục tung và giãn trục hoành để mang những tỉnh thành có dân số tương tự gần nhau hơn.

Tổng quát hơn, với một từ điển bất kỳ với N từ (w1,w2,…,wN) . Giả sử số chiều của không gian embedding là d , chúng ta có thể biểu diễn toàn bộ các embedding cho N từ này dưới dạng một ma trận E∈ℝN×k với hàng thứ i là biểu diễn embedding cho từ wi .

Nếu vector oi∈ℝN×1 là biểu diễn one-hot của từ wi , ta có ngay e=oTiE∈ℝ1×k là biểu diễn của từ đó trong không gian embedding.

3. Làm Thế Nào Để Tạo Embedding?

Cách biểu diễn các tỉnh thành trong ví dụ trên chỉ là một minh họa khi chúng ta có thể định nghĩa các trục một cách cụ thể dựa vào kiến thức nhất định đã có về dữ liệu. Cách làm này không khả thi với những dữ liệu vô cùng nhiều chiều và không có những ý nghĩa từng trục rõ ràng như trên. Việc tìm ra ma trận E cần thông qua một quá trình “học” dựa trên mối quan hệ vốn có của dữ liệu.

Chúng ta có thể thấy rằng ma trận E có thể được coi là một ma trận trọng số của một tầng tuyến tính trong một mạng neural nhân tạo như trong hình dưới.

Như vậy, ma trận này cũng có thể được xây dựng bằng cách đặt nó vào một mạng neural với một hàm mất mát nào đó. Trong Tensorflow (phiên bản 2.5), tầng embedding có thể được khai báo bởi tf.keras.layers.Embedding. Trong Pytorch 1.8.1, ta có thể dùng torch.nn.Embedding.

Embedding có thể được học trong cả một bài toán tổng thể hoặc học riêng rẽ khác trước khi đưa vào một bài toán cụ thể. Embedding thu được có thể được dùng như một đặc trưng nhiều chiều và có thể trong các mô hình không phải học sâu.

Word2vec là một trong những phương pháp tiên phong về việc xây dựng embedding cho các từ dựa trên một mạng học sâu. Các vector embedding này được học chỉ dựa trên thứ tự các từ trong câu của một bộ dữ liệu lớn mà không cần biết ý nghĩa cụ thể của từng câu hay mối quan hệ đặc biệt nào giữa chúng. Các vector embedding này có thể được dùng để tạo các biểu diễn cho một câu hay một văn bản để giải quyết các bài toán khác.

4. Ứng Dụng Embedding Trong Ẩm Thực

Embedding không chỉ là một khái niệm trừu tượng mà còn có rất nhiều ứng dụng thực tế trong lĩnh vực ẩm thực. Dưới đây là một vài ví dụ:

• Đề xuất công thức nấu ăn: Bằng cách biểu diễn các công thức nấu ăn và nguyên liệu dưới dạng các vector embedding, chúng ta có thể tìm ra các công thức nấu ăn tương tự dựa trên nguyên liệu hoặc hương vị mong muốn. Ví dụ, nếu bạn thích một công thức sử dụng nhiều tỏi và ớt, hệ thống có thể đề xuất các công thức khác cũng sử dụng các nguyên liệu tương tự hoặc có embedding gần nhau.
• Phân tích hương vị: Embedding có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các hương vị khác nhau. Bằng cách biểu diễn các hương vị dưới dạng các vector, chúng ta có thể xác định các hương vị thường đi kèm với nhau hoặc tạo ra sự kết hợp hài hòa. Ví dụ, embedding có thể giúp chúng ta khám phá ra rằng vị ngọt thường đi kèm với vị chua để tạo ra sự cân bằng trong món ăn.
• Dự đoán khẩu vị: Embedding có thể được sử dụng để dự đoán khẩu vị của một người dựa trên lịch sử ăn uống của họ. Bằng cách biểu diễn các món ăn mà một người đã thích dưới dạng các vector, chúng ta có thể tìm ra các món ăn khác có embedding gần nhau và có khả năng được người đó yêu thích.
• Tạo ra công thức nấu ăn mới: Embedding có thể được sử dụng để tạo ra các công thức nấu ăn mới bằng cách kết hợp các embedding của các nguyên liệu và hương vị khác nhau. Ví dụ, chúng ta có thể kết hợp embedding của “bánh mì” và “phô mai” để tạo ra một embedding mới đại diện cho một loại bánh mì phô mai mới.

5. Độ Tương Tự Giữa Hai Embedding

Quay lại với mục đích chính của việc tạo embedding là đưa các giá trị hạng mục về một không gian số sao cho embedding của những giá trị tương tự nằm gần nhau trong không gian. Vậy khoảng cách này thường được tính như thế nào?

Có ba phép đo thường được sử dụng để tính khoảng cách giữa hai embedding là khoảng cách Euclid, tích vô hướng của hai vector, và độ tương tự cosine.

5.1 Khoảng Cách Euclid

Công thức tính khoảng cách Euclid giữa hai vector embedding:

d1(e1,e2)=‖e1−e2‖=‖e1‖2+‖e2‖2−2eT1e2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√

Khoảng cách này không âm và càng nhỏ thì hai vector embedding càng gần nhau. Ở đây, ‖e‖=∑i=1de2i−−−−−√ là độ lớn của vector e∈ℝd .

Để giảm sự phức tạp khi khai căn, bình phương khoảng cách Euclid thường được sử dụng. Việc lấy bình phương không ảnh hưởng tới việc so sánh khoảng cách vì bình phương là một hàm đồng biến.

d2(e1,e2)=‖e1−e2‖2=‖e1‖2+‖e2‖2−2eT1e2

5.2 Tích Vô Hướng

Công thức tính độ tương tự theo tích vô hướng (dot product) giữa hai vector embedding:

similar_dot(e1,e2)=eT1e2

Tích vô hướng giữa hai vector càng cao thể hiện các embedding càng giống nhau. Giá trị này lớn nếu góc giữa hai vector nhỏ và các vector này có độ dài lớn.

5.3 Tương Tự Cosine

Tương tự cosin cũng được sử dụng để đo độ tương tự giữa hai vector:

similar_cosine(e1,e2)=eT1e2‖e1‖ ‖e2‖

Góc giữa hai vector càng nhỏ thì độ tương tự cosin càng cao. Độ tương tự cosin nhỏ nhất bằng -1 nếu hai vector này trái dấu nhau.

Trong ba độ đo trên đây, tích vô hướng có công thức đơn giản nhất và thường được sử dụng trong các bài toán quy mô lớn. Tương tự cosine không quan tâm tới độ lớn của hai vector mà chỉ xét tới góc giữa chúng, phép đo này phù hợp với các bài toán yêu cầu tìm sự trái ngược giữa các giá trị hạng mục. Nếu các vector embedding có cùng độ dài, ba phép đo này có ý nghĩa như nhau.

6. Tìm Embedding Gần Nhất

Embedding được dùng nhiều trong bài toán tìm kiếm các điểm trong cơ sở dữ liệu (item embeddings) gần nhất với một embedding truy vấn (query embedding) nào đó.

Giả sử E∈ℝN×d và q∈ℝd lần lượt là ma trận embedding của các giá trị trong cơ sở dữ liệu và vector truy vấn.

Với khoảng cách Euclid, khoảng cách giữa q và một embedding ei trong E được tính bởi:

d2(q,ei)=‖q‖2+‖ei‖2−2qTei

Chỉ số của embedding gần q được tính bởi:

argmini d2(q,ei)=argmini (‖ei‖2−2qTei)

Với độ tương tự tích vô hướng, chỉ số của embedding gần q được tính như sau:

argmaxi qTei=argmini (−qTei)

Với độ tương tự cosine, chỉ số của embedding gần q được tính bởi:

argmaxi qTei‖q‖ ‖ei‖=argmini (−qTei‖ei‖)

Bài toán đi tìm những điểm trong cơ sở dữ liệu có embedding gần với một embedding cho trước có thể được triển khai như sau:

import numpy as np
class NearestNeighbor:
    """Class supporting finding neareast embeddings of a query embeddings.
    Attrubutes:
        item_embeddings: a matrix of shape [N, k], such that row i is the embedding of
            item i.
        measure: One of ("cosine", "dot", "l2") specifying the similarity measure to be used
    """
    def __init__(self, item_embeddings, measure="cosine"):
        assert measure in ("dot", "cosine", "l2")
        self.measure = measure
        self.item_embeddings = item_embeddings
        if self.measure == "cosine":
            # nomalize embeding
            self.item_embeddings = item_embeddings / np.linalg.norm(
                item_embeddings, axis=1, keepdims=True
            )
        elif self.measure == "l2":
            self.squared_item_embedding = (item_embeddings ** 2).sum(axis=1)

    def find_nearest_neighbors(self, query_embedding, k=10):
        """Returns indices of k nearest neighbors"""
        # Denote q as query_emebdding vector, V as item_embeddings matrix.
        dot_products = query_embedding.dot(self.item_embeddings.T)
        if self.measure in ("dot", "cosine"):
            scores = dot_products
        elif self.measure == "l2":
            # ignore squared_query_embedding since it's the same for all item_embeddings
            scores = -(self.squared_item_embedding - 2 * dot_products)
        return (-scores).argsort()[:k]

    def test_nearest_neighbors():
        query = np.array([1, 2])
        items = np.array(
            [
                [1, 2.2],  # neareast in l2
                [10, 21],  # neareast in dot product similarity
                [2, 4],  # nearest in cosine similarity
            ]
        )
        assert NearestNeighbor(items, "l2").find_nearest_neighbors(query, 1)[0] == 0
        assert NearestNeighbor(items, "dot").find_nearest_neighbors(query, 1)[0] == 1
        assert NearestNeighbor(items, "cosine").find_nearest_neighbors(query, 1)[0] == 2
        print("All tests passed")

    test_nearest_neighbors()

All tests passed

7. Các Xu Hướng Mới Nhất Về Ẩm Thực Tại Mỹ

Để hiểu rõ hơn về ứng dụng của embedding trong ẩm thực, hãy cùng balocco.net điểm qua một số xu hướng ẩm thực mới nhất tại Mỹ:

Những xu hướng này có thể được biểu diễn dưới dạng các vector embedding để phân tích và dự đoán các món ăn và công thức nấu ăn phổ biến trong tương lai.

8. Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ) Về Embedding

1. Embedding Là Gì? Embedding là một kỹ thuật biểu diễn dữ liệu rời rạc dưới dạng các vector số có chiều thấp hơn.
2. Tại sao cần sử dụng embedding? Embedding giúp giảm số chiều của dữ liệu, giữ lại các đặc tính quan trọng và cho phép máy tính hiểu được mối quan hệ giữa các đối tượng.
3. Embedding được sử dụng ở đâu? Embedding được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đề xuất sản phẩm, phân tích hình ảnh và âm thanh, và cả trong lĩnh vực ẩm thực.
4. Có những loại embedding nào? Có nhiều loại embedding khác nhau, bao gồm Word2vec, GloVe, FastText, và các loại embedding được học từ các mạng neural.
5. Làm thế nào để tạo embedding? Embedding có thể được tạo bằng cách sử dụng các thuật toán học máy hoặc bằng cách học trực tiếp từ dữ liệu bằng các mạng neural.
6. Làm thế nào để đánh giá chất lượng của embedding? Chất lượng của embedding có thể được đánh giá bằng cách xem xét khả năng của nó trong việc giải quyết các bài toán cụ thể, chẳng hạn như đề xuất sản phẩm hoặc phân loại văn bản.
7. Độ tương tự giữa hai embedding được tính như thế nào? Độ tương tự giữa hai embedding thường được tính bằng khoảng cách Euclid, tích vô hướng hoặc độ tương tự cosine.
8. Embedding có thể được sử dụng để làm gì trong ẩm thực? Embedding có thể được sử dụng để đề xuất công thức nấu ăn, phân tích hương vị, dự đoán khẩu vị và tạo ra công thức nấu ăn mới.
9. Những thách thức nào khi sử dụng embedding trong ẩm thực? Một trong những thách thức lớn nhất là thu thập đủ dữ liệu để huấn luyện các mô hình embedding hiệu quả.
10. Tôi có thể tìm hiểu thêm về embedding ở đâu? Bạn có thể tìm hiểu thêm về embedding trên balocco.net, nơi chúng tôi cung cấp các bài viết, hướng dẫn và công cụ để giúp bạn khám phá thế giới ẩm thực.

9. Khám Phá Thế Giới Ẩm Thực Cùng Balocco.net

Bạn đã sẵn sàng khám phá thế giới ẩm thực phong phú và đa dạng chưa? Hãy truy cập balocco.net ngay hôm nay để tìm kiếm các công thức nấu ăn ngon, học hỏi các kỹ năng nấu nướng và kết nối với cộng đồng những người đam mê ẩm thực tại Mỹ!

Tại balocco.net, bạn sẽ tìm thấy:

• Một bộ sưu tập đa dạng các công thức nấu ăn: Từ các món ăn truyền thống của Mỹ đến các món ăn quốc tế độc đáo, chúng tôi có công thức cho mọi khẩu vị.
• Các bài viết hướng dẫn chi tiết về các kỹ thuật nấu ăn: Học cách nấu ăn như một đầu bếp chuyên nghiệp với các hướng dẫn dễ hiểu và đầy đủ hình ảnh minh họa.
• Các gợi ý về nhà hàng, quán ăn và các địa điểm ẩm thực nổi tiếng: Khám phá những địa điểm ăn uống tuyệt vời nhất tại Mỹ.
• Các công cụ và tài nguyên để lên kế hoạch bữa ăn và quản lý thực phẩm: Dễ dàng lên kế hoạch cho bữa ăn hàng ngày hoặc cho các dịp đặc biệt.
• Một cộng đồng trực tuyến cho những người yêu thích ẩm thực: Giao lưu, chia sẻ kinh nghiệm và học hỏi từ những người đam mê ẩm thực khác.

Đừng bỏ lỡ cơ hội trở thành một chuyên gia ẩm thực thực thụ!

Liên hệ với chúng tôi:

• Address: 175 W Jackson Blvd, Chicago, IL 60604, United States
• Phone: +1 (312) 563-8200
• Website: balocco.net

Hãy truy cập balocco.net ngay hôm nay và bắt đầu hành trình khám phá ẩm thực của bạn!