Word2Vec

Word2Vec je model strojového učení, který převádí slova na číselné vektory tak, aby zachycoval jejich význam a vztahy mezi nimi. Díky tomu dokáže AI porozumět podobnostem mezi slovy – například „král“ a „královna“ jsou si vektorově blízké, stejně jako „Paříž“ a „Francie“. Model se učí z velkých textových korpusů a vytváří prostor, ve kterém jsou slova se stejným kontextem umístěna blízko sebe. Word2Vec se stal základem pro mnoho moderních jazykových modelů a aplikací v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP).