Word2vec

Word2vec, metin verilerindeki kelimelerin anlamsal ve sözdizimsel ilişkilerini vektör uzayında temsil eden bir doğal dil işleme modelidir. Google tarafından 2013'te tanıtılan bu yöntem, kelimelerin bağlam içindeki benzerliklerini öğrenerek metin analizi, sınıflandırma ve öneri sistemleri gibi uygulamalarda kullanılır.

CBOW (Bağlamdan Kelime) ve Skip-Gram olmak üzere iki temel modeli bulunur. CBOW, hedef kelimeyi çevreleyen bağlamdan tahmin ederken; Skip-Gram, tek bir kelimeyi bağlamıyla eşleştirir. Bu modeller, büyük metin korporalarında hızlı öğrenme sağlar.

Word2vec, kelime vektörlerini eğitmek için negatif örnekleme ve alt örnekleme gibi teknikler kullanır. Bu yöntemler, hesaplama verimliliğini artırırken nadir kelimelerin temsilini iyileştirir.