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Word2Vec è un algoritmo di embedding di parole basato su reti neurali artificiali. L’obiettivo principale di Word2Vec è quello di rappresentare le parole come vettori numerici densi, in modo che parole simili siano posizionate in spazi vettoriali simili. Ciò significa che le parole con significati simili avranno rappresentazioni vettoriali più vicine tra loro.

Word2Vec è un algoritmo popolare sviluppato da un team di ricercatori di Google che permette di creare rappresentazioni vettoriali di parole, o “embedding”. Questi embedding catturano molte proprietà semantiche e sintattiche delle parole. Ecco come funziona a un alto livello:

  • Preparazione dei dati: Word2Vec richiede come input un grande corpus di testo, da cui apprende le relazioni tra le parole. Questo corpus viene quindi trasformato in coppie di parole che appaiono vicine l’una all’altra nel testo. Ad esempio, dalla frase “il gatto è sul tappeto”, si potrebbero ottenere coppie come (“gatto”, “è”), (“gatto”, “sul”), (“è”, “tappeto”), ecc.
  • Creazione dei vettori di parole: Word2Vec utilizza una rete neurale shallow (cioè con un solo hidden layer) per apprendere i vettori di parole. Ciascuna parola nel vocabolario viene inizialmente rappresentata da un vettore di numeri casuali. Questi vettori vengono poi aggiornati via via che la rete neurale apprende dalle coppie di parole.
  • Apprendimento delle relazioni tra parole: L’obiettivo dell’algoritmo è modificare i vettori di parole in modo tale che parole con significati simili finiscano per avere vettori simili. Questo si ottiene attraverso il processo di apprendimento della rete neurale, che cerca di predire una parola data la parola adiacente (nel modello Skip-Gram) o viceversa (nel modello CBOW – Continuous Bag Of Words).

Una volta addestrato, Word2Vec può essere usato per calcolare la similarità tra parole (ad esempio, “re” è simile a “regina”), risolvere analogie (“re” è a “uomo” come “regina” è a “donna”), tra le altre applicazioni.

È importante notare che Word2Vec non ha una comprensione innata del linguaggio: apprende solo le relazioni tra parole basate sui dati di addestramento. Quindi, la qualità dei vettori di parole dipenderà in gran parte dalla qualità e dalla quantità del corpus di testo usato per l’addestramento.

Rappresentazione Vettoriale Semantica delle Parole

Rappresentazione vettoriale semantica delle parole è un modo di descrivere il risultato principale dell’algoritmo Word2Vec.

  • Rappresentazione vettoriale: Word2Vec rappresenta ogni parola come un vettore in un spazio multidimensionale. Questi vettori non sono altro che lunghe liste di numeri. Per esempio, se stiamo lavorando in uno spazio a 300 dimensioni, ogni parola sarà rappresentata da un elenco di 300 numeri.
  • Semantica: I vettori generati da Word2Vec non sono casuali. Sono progettati in modo tale che le parole con significati simili siano rappresentate da vettori che sono vicini tra loro nello spazio vettoriale. In altre parole, la “distanza” tra due vettori può dirci quanto le parole corrispondenti siano semanticamente simili.
  • Delle parole: Questo è semplicemente per indicare che stiamo parlando di rappresentazioni vettoriali di parole, piuttosto che di frasi, paragrafi, documenti, ecc.

Una “rappresentazione vettoriale semantica delle parole” è quindi una mappa matematica che trasforma le parole in vettori di numeri in modo tale che le parole con significati simili finiscono vicine tra loro nello spazio vettoriale.

Hardware

Word2Vec è un algoritmo, quindi può essere implementato e eseguito su qualsiasi sistema che supporti il calcolo necessario. Ciò include qualsiasi computer standard con abbastanza potenza di calcolo e memoria. Non esiste un requisito di sistema specifico per Word2Vec in sé.

Tuttavia, il training di modelli Word2Vec su grandi set di dati può richiedere una notevole quantità di risorse di calcolo e può essere accelerato utilizzando hardware specializzato come le GPU (Graphics Processing Units). Alcune implementazioni popolari di Word2Vec, come quella nella libreria Python Gensim, possono sfruttare l’hardware della GPU per accelerare l’addestramento.

Inoltre, Word2Vec può essere eseguito su piattaforme di cloud computing come Google Cloud, AWS (Amazon Web Services) o Azure di Microsoft, che offrono potenti risorse di calcolo e possono scalare facilmente per gestire grandi set di dati.

Infine, una volta che un modello Word2Vec è stato addestrato, può essere utilizzato per generare embedding di parole su qualsiasi sistema, anche quelli con risorse di calcolo limitate. Questo perché la fase di inferenza (cioè la generazione di embedding per nuove parole) è molto meno intensiva dal punto di vista del calcolo rispetto alla fase di addestramento.

Software

L’algoritmo Word2Vec può essere implementato in qualsiasi linguaggio di programmazione che supporta calcoli matematici e strutture dati complesse. Tuttavia, le implementazioni più popolari tendono ad essere in Python, a causa della sua semplicità e della sua vasta libreria di strumenti per il machine learning e l’elaborazione del linguaggio naturale.

Ecco alcuni esempi di dove e come viene utilizzato Word2Vec:

  • Gensim: Questa è una popolare libreria Python per il machine learning non supervisionato. Include un’implementazione efficiente di Word2Vec che è ampiamente utilizzata nella ricerca e nell’industria.
  • TensorFlow e PyTorch: Questi sono framework di deep learning che supportano una vasta gamma di algoritmi di machine learning, tra cui Word2Vec. Entrambi offrono API Python e permettono l’uso di GPU per accelerare i calcoli.
  • Spacy: Questo è un altro toolkit Python per l’elaborazione del linguaggio naturale. Include un’implementazione di Word2Vec e offre funzioni di alto livello per lavorare con vettori di parole.
  • Google’s word2vec Tool: Google ha rilasciato un’implementazione open-source di Word2Vec che è scritta in C++, con un’interfaccia da riga di comando.

Word2Vec può essere utilizzato in qualsiasi contesto in cui si desidera catturare relazioni semantiche tra parole. Questo può includere motori di ricerca, sistemi di raccomandazione, traduzione automatica, analisi dei sentimenti, e molte altre applicazioni utili ad un SEO.

Utilità per un SEO

Nel contesto della SEO, puoi utilizzare Word2Vec per clusterizzare le parole chiave. Ciò significa che le parole chiave simili o correlate saranno raggruppate insieme. Questo può essere utile per diverse ragioni:

  • Identificazione delle parole chiave correlate: Con Word2Vec, puoi individuare parole chiave che sono semanticamente simili o correlate alle parole chiave di tuo interesse. Ciò ti permette di ampliare la tua lista di parole chiave, includendo termini che potrebbero essere altrettanto rilevanti per il tuo pubblico di destinazione.
  • Creazione di contenuti mirati: Utilizzando i cluster di parole chiave generati da Word2Vec, puoi creare contenuti mirati che includono una varietà di parole chiave correlate. Questo può aiutare a migliorare la tua ottimizzazione per i motori di ricerca, aumentando la rilevanza del tuo sito web per una vasta gamma di query correlate.
  • Analisi delle tendenze di ricerca: Word2Vec può anche essere utilizzato per analizzare le tendenze di ricerca. Puoi scoprire quali parole chiave sono spesso associate tra loro e quali sono in crescita o in declino nel tempo. Queste informazioni possono aiutarti a comprendere meglio il comportamento degli utenti e adattare la tua strategia di SEO di conseguenza.
  • Risparmio di tempo nell’analisi delle query: L’analisi massiva di query può richiedere molto tempo se fatta manualmente. Utilizzando Word2Vec, puoi automatizzare parte del processo di analisi, riducendo il tempo e lo sforzo necessari per estrarre informazioni rilevanti dalle query.

Word2Vec è uno strumento potente per clusterizzare parole chiave e analizzare le tendenze di ricerca. Utilizzandolo nella SEO, puoi identificare parole chiave correlate, creare contenuti mirati e risparmiare tempo nell’analisi delle query.

Script di clustering

Ecco un esempio di script Python che utilizza la libreria Gensim per implementare Word2Vec e clusterizzare parole chiave:

import gensim
from sklearn.cluster import KMeans

# Esempio di elenco di parole chiave
keyword_list = ['motocicletta', 'bicicletta', 'aereo', 'nave', 'canoa', 'aquilone', 'elicottero', 'sottomarino']

# Creazione del modello Word2Vec
model = gensim.models.Word2Vec([keyword_list], min_count=1)

# Estrarre i vettori di parole
word_vectors = model.wv[keyword_list]

# Applicazione del clustering sui vettori delle parole
num_clusters = 3  # Numero desiderato di cluster
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
kmeans.fit(word_vectors)

# Ottenere le etichette dei cluster
cluster_labels = kmeans.labels_

# Stampare i risultati
for i, word in enumerate(keyword_list):
    print(f"{word} --> Cluster {cluster_labels[i]}")

Esempio di output:

motocicletta --> Cluster 0
bicicletta --> Cluster 0
aereo --> Cluster 1
nave --> Cluster 2
canoa --> Cluster 2
aquilone --> Cluster 1
elicottero --> Cluster 1
sottomarino --> Cluster 2

In questo breve script, l’elenco keyword_list contiene le parole chiave che desideri clusterizzare. Viene creato un modello Word2Vec utilizzando la libreria Gensim, e vengono estratti i vettori delle parole corrispondenti alle parole chiave. Successivamente, viene applicato l’algoritmo di clustering K-Means ai vettori delle parole per dividere le parole chiave in un numero specificato di cluster (in questo caso, 3). Infine, vengono stampati i risultati, mostrando a quale cluster appartiene ciascuna parola chiave.

Ricorda che per eseguire questo script, è necessario aver installato le librerie Gensim e scikit-learn:

pip install gensim scikit-learn

Questo è solo un esempio di base per illustrare come utilizzare Word2Vec per clusterizzare parole chiave. A seconda delle tue esigenze specifiche, potresti dover personalizzare ulteriormente il codice o utilizzare metodi diversi per l’estrazione dei vettori e il clustering.

Spero che questa spiegazione sia stata utile! Per dubbi e domande lascia un commento.

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