embeddingmethoden

Embeddingmethoden sind Verfahren zur Abbildung von Objekten aus einer hohen oder komplexen Dimensionalität in einen niedrigdimensionalen Vektorraum, wobei semantische oder strukturelle Beziehungen möglichst erhalten bleiben. Sie finden Anwendung in vielen Bereichen der Informatik, Statistik und Data Science, etwa in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Netzwerkanalyse, der Bildverarbeitung und der Wissensrepräsentation.

Wort- und Wissens-Embeddings: Wörter oder Entitäten werden als dichte Vektor-Repräsentationen abgebildet. Beispiele: Word2Vec, GloVe, FastText; kontextabhängige Embeddings wie BERT oder RoBERTa liefern Bedeutungen je nach Kontext.

Graph-Embeddings: Knoten- und Strukturen von Graphen werden in Vektorräume übertragen (DeepWalk, node2vec, LINE, GraphSAGE). Einsatzgebiete: Link Prediction, Knotenklassifikation, Community-Erkennung.

Bild- und multimodale Embeddings: Bildmerkmale werden oft durch CNNs als Embeddings dargestellt; multimodale Ansätze wie CLIP erzeugen gemeinsame Räume für Text und Bilder.

Reduktionsmethoden: PCA, t-SNE, UMAP und MDS erzeugen niedrigdimensionale Repräsentationen meist zur Visualisierung oder Vorverarbeitung.

Eigenschaften und Herausforderungen: Embeddings sollen Struktur und Ähnlichkeiten bewahren. Herausforderungen sind Bias, Domänenanpassung, Interpretierbarkeit, Skalierbarkeit und Überanpassung.

Praktische Anwendung: Je nach Aufgabe wählen Forscher Dimension, Architektur und Trainingsdaten.