Word2vec

Word2vec ist keine einzelne Algorithmen, sondern eine Familie von Modell-Architekturen und Optimierungen, die verwendet werden können, um Wort-Embeddings aus großen Datenmengen zu lernen. Embeddings, die durch Word2vec erlernt wurden, haben sich in einer Vielzahl von Downstream-NLP-Aufgaben als erfolgreich erwiesen.

Ansatz

Word2vec verwendet zwei Hauptansätze, um Wort-Embeddings zu erlernen: Continuous Bag-of-Words (CBOW) und Continuous Skip-Gram. Beide Ansätze verwenden eine zweischichtige neuronale Netzwerk-Architektur, um linguistische Kontexte von Wörtern zu rekonstruieren.

Continuous Bag-of-Words (CBOW)

Der CBOW-Ansatz kann als "Fill-in-the-Blank"-Aufgabe betrachtet werden, bei der die Wort-Embedding die Art und Weise repräsentiert, wie das Wort die relativen Wahrscheinlichkeiten anderer Wörter im Kontextfenster beeinflusst. Wörter, die semantisch ähnlich sind, sollten diese Wahrscheinlichkeiten auf ähnliche Weise beeinflussen, weil semantisch ähnliche Wörter in ähnlichen Kontexten verwendet werden sollten.

Continuous Skip-Gram

Der Continuous Skip-Gram-Ansatz verwendet das aktuelle Wort, um die umgebenden Kontextwörter vorherzusagen. Der Skip-Gram-Ansatz gewichtet nahe Kontextwörter stärker als entferntere Kontextwörter.

Mathematische Details

Die Wort-Embeddings werden in einem Vektorraum positioniert, so dass Wörter, die gemeinsame Kontexte im Korpus teilen, näher beieinander im Raum liegen. Semantisch ähnliche Wörter werden näher beieinander im Raum liegen, während semantisch unterschiedliche Wörter weiter voneinander entfernt sind.

Anwendungsbereiche

Word2vec hat eine Vielzahl von Anwendungsbereichen, darunter:

• Textklassifizierung
• Sentiment-Analyse
• Empfehlungssysteme
• Information Retrieval
• Machine Translation

Weitere Entwicklungen

Es gibt weitere Entwicklungen im Bereich der Wort-Embeddings, wie z.B. Doc2Vec, das sich auf Dokument-Embeddings spezialisiert hat, und BioVectors, das sich auf die Analyse von biologischen Daten spezialisiert hat.

Fazit

Word2vec ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Verarbeitung von natürlicher Sprache und hat eine Vielzahl von Anwendungsbereichen. Durch die Fähigkeit, Wort-Embeddings zu erlernen, kann Word2vec semantische Beziehungen zwischen Wörtern erkennen und diese Beziehungen in einem Vektorraum darstellen.