Embedding Projector (explorar el espacio de embeddings)
Una herramienta de TensorFlow que reduce a dos o tres dimensiones los embeddings —datos como palabras representados en vectores de cientos de dimensiones— para poder verlos. Al abrirla aparecen como puntos 10.000 palabras de Word2Vec en 200 dimensiones, y al elegir una se listan sus palabras vecinas más cercanas. Comprueban con los ojos la propiedad básica de los embeddings: las palabras de significado parecido se agrupan cerca en el espacio.
Cómo probarlo
Escribe una palabra en el buscador de la derecha o haz clic en un punto y aparecerán sus vecinas más cercanas con su distancia; puedes elegir la medida entre coseno y euclídea. En las pestañas UMAP, T-SNE y PCA de abajo a la izquierda cambias el método de reducción para comparar cómo se reordenan los mismos datos, y con "Load" puedes subir tu propio archivo TSV de vectores. La pantalla está solo en inglés y, al dibujar 10.000 puntos en 3D, conviene usar una computadora de escritorio.