Word2Vec es un modelo de aprendizaje profundo utilizado en el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para convertir palabras en vectores numéricos densos. Este enfoque permite representar las palabras como vectores matemáticos en un espacio de dimensionalidad reducida, donde palabras con significados similares se encuentran más cerca entre sí en el espacio vectorial.
El modelo Word2Vec utiliza una red neuronal para aprender representaciones vectoriales de palabras a partir de grandes conjuntos de datos de texto. Esto se logra mediante el entrenamiento del modelo en un corpus de texto, donde el modelo predice la probabilidad de que una palabra aparezca en el contexto de otras palabras vecinas. A través de este proceso de aprendizaje, Word2Vec asigna vectores numéricos a palabras que capturan similitudes semánticas y relaciones entre palabras basadas en su contexto de aparición.
Existen dos arquitecturas principales en Word2Vec: Continuous Bag of Words (CBOW) y Skip-gram. La arquitectura CBOW predice una palabra objetivo a partir de un contexto de palabras circundantes, mientras que Skip-gram predice palabras de contexto a partir de una palabra de entrada.
Las representaciones vectoriales generadas por Word2Vec tienen aplicaciones en diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la detección de similitud entre palabras, la agrupación semántica, la traducción automática, el análisis de sentimientos y la recomendación de contenido. Gracias a su capacidad para capturar la semántica y las relaciones entre palabras, Word2Vec ha demostrado ser una herramienta poderosa en el procesamiento automatizado del lenguaje natural.
