word2vec nədir?

Word2vec — bu, sözləri sabit ölçülü vektorlar şəklində təqdim edən metod olub, sözlər arasında semantik əlaqələri modelləşdirməyə imkan verir.

Əsas fikir, neyron şəbəkəsini sözün kontekstini (və ya kontekst əsasında özü) proqnozlaşdırmağa öyrətməkdir; nəticədə hər bir söz, onun digər sözlərə olan semantik yaxınlığını əks etdirən vektor təqdimatı alır.

Word2vec-in istifadə nümunəsi:

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['mən', 'maşın', 'öyrənməsini', 'sevirəm'], ['maşın', 'öyrənməsi', 'faydalıdır']]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=50, window=2, min_count=1, workers=4)

vector = model.wv['maşın']  # "maşın" sözünün vektorunu əldə et
similar_words = model.wv.most_similar('maşın')  # Oxşar sözləri tap

Word2vec, NLP-də təsnifat, klasterləşdirmə və oxşar sözlərin axtarışı üçün geniş istifadə olunur.