word2vec nima?

Word2vec — bu so'zlarni belgilangan o'lchamdagi vektorlar shaklida taqdim etish usuli bo'lib, u so'zlar o'rtasidagi semantik aloqalarni modellashtirish imkonini beradi.

Asosiy g'oya — neyron tarmoqni so'z kontekstini (yoki kontekst asosida so'zni) bashorat qilish uchun o'qitish, natijada har bir so'z uning ma'nosiga yaqin bo'lgan vektorli taqdimotni oladi.

Word2vec dan foydalanish misoli:

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['men', 'mashinalar', 'o'qishni', 'sevam'], ['mashinalar', 'o'qish', 'faydalidir']]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=50, window=2, min_count=1, workers=4)

vector = model.wv['mashinalar']  # "mashinalar" so'zining vektorini olish
similar_words = model.wv.most_similar('mashinalar')  # O'xshash so'zlarni qidirish

Word2vec NLPda tasniflash, klasterlash va o'xshash so'zlarni qidirish vazifalarida keng qo'llaniladi.