Aquí compartimos una visión general de las incrustaciones de palabras o word embeddings, explicando que son representaciones numéricas de palabras, a menudo como vectores, que capturan sus relaciones semánticas y contextuales. La necesidad de transformar texto sin formato en números surge de la incapacidad de la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático para procesar texto sin formato, lo que convierte a las incrustaciones de palabras en una herramienta fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). El video describe las diversas aplicaciones de las incrustaciones, incluyendo la clasificación de texto y el reconocimiento de entidades nombradas (NER), y el proceso de su creación a través de modelos entrenados en grandes corpus de texto. Finalmente, el texto contrasta los dos enfoques principales, las incrustaciones basadas en frecuencia (como TF-IDF) y las incrustaciones basadas en predicción (como Word2vec y GloVe), y concluye señalando el avance hacia las incrustaciones contextuales que ofrecen los modelos Transformer.