Multilingual Doc2Vec
Multilingual Doc2Vec erweitert das Paragraph Vector-Framework von Le und Mikolov (2014) auf zwei oder mehr Sprachen und trainiert Dokument-Level-Embeddings in einem gemeinsamen oder ausgerichteten Vektorraum, sodass semantisch ähnliche Dokumente – unabhängig von ihrer Sprache – nahe beieinander liegen. Es ermöglicht sprachübergreifende Dokumentenabfrage, Klassifizierung und Clusterbildung, ohne parallele Korpora oder Übersetzungen zu benötigen.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Paragraph Vector (Doc2Vec) Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multilingual-doc2vec
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