Ինչ է word2vec-ը?

Word2vec — սա բառերի ներկայացման մեթոդ է՝ որպես հաստատված չափի վեկտորներ, որը թույլ է տալիս մոդելավորել բառերի միջև սեմանտիկ հարաբերությունները:

Հիմնական գաղափարը՝ ուսուցանել նեյրոնային ցանցը կանխատեսել բառի կոնտեքստը (կամ ինքնին բառը՝ կոնտեքստից), ինչի արդյունքում յուրաքանչյուր բառ ստանում է վեկտորային ներկայացում, որը արտացոլում է նրա սեմանտիկ մոտությունը մյուս բառերի նկատմամբ:

Word2vec-ի օգտագործման օրինակ՝

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['ես', 'սիրում եմ', 'մեքենայական', 'ուսուցումը'], ['մեքենայական', 'ուսուցումը', 'նա', 'օգտակար է']]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=50, window=2, min_count=1, workers=4)

vector = model.wv['մեքենայական']  # Հաշվարկել "մեքենայական" բառի վեկտորը
similar_words = model.wv.most_similar('մեքենայական')  # Որոնել նմանատիպ բառեր

Word2vec-ը լայնորեն օգտագործվում է NLP-ում դասակարգման, խմբագրման և նմանատիպ բառերի որոնման համար։