Word2Vec — Wort-Einbettungen
Word2Vec ist eine neuronale Technik zur Wort-Einbettung, die 2013 von Mikolov und Kollegen eingeführt wurde und jedes Wort in einem Textkorpus auf einen dichten numerischen Vektor abbildet. Wörter, die in ähnlichen Kontexten vorkommen, landen im Vektorraum nahe beieinander, sodass die Einbettungen semantische Ähnlichkeit erfassen, die arithmetisch gemessen werden kann.
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Quellen
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G. & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Word2Vec Word Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/de/text-mining/word2vec
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