Odborné vysvětlení: Vektorová reprezentace slov je technika v oblasti zpracování přirozeného jazyka, která převádí slova na číselné vektory ve vícerozměrném prostoru. Tyto reprezentace zachycují sémantické a syntaktické vztahy mezi slovy. Populární metody zahrnují Word2Vec, GloVe a FastText. Moderní přístupy využívají kontextové embeddingy z modelů jako BERT, které generují dynamické reprezentace slov na základě jejich kontextu v větě.
Vysvětlení pro laiky: Vektorová reprezentace slov je jako dát každému slovu speciální kód, který popisuje jeho význam a vztah k jiným slovům. Představte si, že byste každé slovo umístili na mapu tak, že slova s podobným významem by byla blízko sebe. Počítač takto “chápe” význam slov a jejich vzájemné souvislosti, což mu pomáhá lépe porozumět lidskému jazyku a pracovat s textem.
Word Embeddings are a technique in natural language processing that converts words into numerical vectors in a multi-dimensional space. These representations capture semantic and syntactic relationships between words. Popular methods include Word2Vec, GloVe, and FastText. Modern approaches use contextual embeddings from models like BERT, which generate dynamic word representations based on their context in a sentence.
