Odborné vysvětlení: Word2Vec je populární metoda pro vytváření vektorových reprezentací slov. Využívá neuronové sítě k předpovídání slov na základě jejich kontextu (nebo naopak). Existují dva hlavní modely: Skip-gram a Continuous Bag of Words (CBOW). Word2Vec zachycuje sémantické vztahy mezi slovy, což umožňuje provádět operace jako “král – muž + žena = královna”.
Vysvětlení pro laiky: Word2Vec je jako učení počítače chápat slova podobně jako člověk. Představte si, že učíte počítač jazyk tím, že mu ukazujete, jaká slova se často vyskytují spolu. Počítač se postupně naučí, že slova jako “kočka” a “pes” mají něco společného, protože se často vyskytují v podobných větách. Díky tomu může počítač lépe porozumět významu slov a jejich vzájemným vztahům.
Word2Vec is a popular method for creating vector representations of words. It uses neural networks to predict words based on their context (or vice versa). There are two main models: Skip-gram and Continuous Bag of Words (CBOW). Word2Vec captures semantic relationships between words, allowing operations like “king – man + woman = queen”.
