word2vec

• kelimeler arasındaki mesafenin vektörel hesaplamasını sağlayan bir algoritma araç kitidir. bu vektörel yapının üzerine yazılmış metotlar ile bir kelimeye en yakın kelimleri listeletebilirsiniz. kelimeler arası anoloji kurabilirsiniz.
  yani: "king + woman " dediğinizde algoritmanın cevabı "queen" olacaktır. detaylı bilgi için...
• google'in kullandigi word embedding algoritmasi. skip gram neural network architecture'ina sahiptir. output olarak vektorel probability distributionlar verir.
  
  merak edenler su linkten okuyabilir
• tomas mikolov ve ekibi tarafından oluşturulan, kelimelerin vektör uzayında ifade edilmesinde (word embedding) kullanılan bir yöntemdir. temel olarak metinde birbirleriyle yakın geçen kelimelerin vektörlerini birbirleri yaklaştıran bir mekanizma kullanır.
• bilim üretemeyen, gece gündüz din ve milliyetçilik gibi mezarlara odaklı bir siyaseti yücelten zihin yapısına sahip bir toplumda yaşıyorsanız boston dynamic'in takla atan robotundan önce word2vec gibi uygulamalardan milyon kez daha çok korkun.
  
  köle toplumlar kervanına katılmamıza çok az kaldı.
• tomas mikolov tarafından 2013' de geliştirilmiştir, doğal dil işlemenin yanında, gen ontoloji tahmini yapma gibi alanlarda da kullanılır. son 10 yılın en önemli buluşlarından birisidir.
• aynı bağlamda veya yan yana kullanılan kelimelerin anlamlarının birbiriyle ilişkili olduğu savından yola çıkan ("you shall know a word by the company it keeps" - john rupert firth 1957) ve wikipedia, google, twitter gibi kaynaklardan oluşturulmuş veriler yardımıyla eğitilebilen, böylece kelime anlamlarını 50 ila 300 boyutlu bir uzayda birer nokta (daha kesin söyleyecek olursak birer vektör) olarak temsil edebilen birçok araçtan bir tanesi. bu çok boyutlu uzayda birbirine yakın noktalar yakın anlamlara tekabül eder.
  
  sık kullanılan uygulamalarından biri analoji problemi çözmektir; vektör toplama/çıkarma işlemleri kullanılarak yapılır. analoji ile kastedilen:
  
  "a ile b'nin ilişkisi c ile d'nin ilişkisine benzer."
  
  veya
  
  a:b ~ c:d
  
  kral-kraliçe örneği yoluyla somutlaştırırsak:
  
  kral:adam ~ kraliçe:kadın
  
  word2vec veya kelime vektörü kullanan diğer sistemlerde bu analojinin işlem olarak yazılışı şöyledir:
  
  kral - adam = kraliçe - kadın
  
  (yukarıdaki çıkarma işlem şöyle düşünülebilir: kral'da erkeklik özelliğini çıkarınca geriye kalan nitelikler ile kraliçe'den kadınlık özelliğini çıkarında geriye kalan nitelikler birbirlerine benzer)
  
  buradan yola çıkarak bilgisayara:
  
  kral - adam + kadın = ?
  
  vektör işlemini yaptırdığımızda "kraliçe" yanıtını hesaplar.