Word2Vec
Word2Vec adalah teknik untuk pembelajaran representasi vektor kata yang diperkenalkan oleh Google pada tahun 2013. Teknik ini menggunakan neural network dangkal untuk memetakan kata ke ruang vektor.
Konteks Penggunaan
Nenek moyang embedding modern.
Contoh
Mengelompokkan kata "Jakarta", "Tokyo", "London" berdekatan sebagai "Ibukota".
Catatan
Terdiri dari model CBOW dan Skip-gram.
