Phép toán King - Man + Woman ≈ Queen trong Word2Vec thể hiện mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ như thế nào?

Phép toán King - Man + Woman ≈ Queen trong Word2Vec thể hiện mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ bằng cách sử dụng vector không gian. Khi mô hình Word2Vec học các từ trong ngữ cảnh, nó biểu diễn mỗi từ như một vector số (toán học) trong một không gian nhiều chiều. Những vector này có các tính chất rất thú vị về mối quan hệ giữa các từ ngữ.

Cụ thể phép toán này có ý nghĩa gì?

1. "King" (vua) và "Man" (người đàn ông) có một mối quan hệ ngữ nghĩa cụ thể, đó là giới tính. Nếu ta lấy vector đại diện cho từ "King" và trừ đi vector của từ "Man", ta sẽ loại bỏ yếu tố "giới tính nam" ra khỏi từ "King".
2. Sau đó, ta cộng vector của từ "Woman" (người phụ nữ) vào kết quả này, điều này tương tự như việc thêm yếu tố "giới tính nữ" vào khái niệm trước đó.
3. Kết quả của phép toán này sẽ gần với vector của từ "Queen" (nữ hoàng), bởi vì trong ngữ cảnh của Word2Vec, "Queen" là từ ngữ có cùng quan hệ ngữ nghĩa với "King" nhưng về mặt giới tính, tương ứng với "Woman" thay vì "Man".

Diễn giải chi tiết

• King là từ chỉ người đàn ông hoàng gia.
• Man là từ chỉ đàn ông nói chung.
• Woman là từ chỉ phụ nữ nói chung.
• Queen là từ chỉ người phụ nữ hoàng gia.

Khi trừ đi Man khỏi King, ta loại bỏ yếu tố "nam tính" của "King", và khi cộng Woman, ta thêm vào yếu tố "nữ tính". Do đó, vector kết quả sẽ gần với "Queen", vì cả hai từ này đều đại diện cho hoàng gia nhưng khác nhau về giới tính.

Tính ứng dụng

Điều này cho thấy mô hình Word2Vec có khả năng hiểu không chỉ nghĩa của từng từ một cách riêng lẻ mà còn hiểu được mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ với nhau. Đây là một ví dụ nổi bật cho thấy word embeddings không chỉ mã hóa từ ngữ, mà còn thể hiện được các thuộc tính và mối liên kết ngữ nghĩa giữa các khái niệm trong ngôn ngữ.