В чем разница между Word2Vec и другими архитектурами нейросетей для обработки естественного языка?

Разница между Word2Vec и другими архитектурами нейросетей для обработки естественного языка заключается в их функциях и особенностях.

Word2Vec преобразует слова в вектор, отражающий семантические свойства слова. 1 Слова, близкие по значению, находятся рядом в N-мерном пространстве результирующего вектора. 1 Однако у этого подхода есть минус: он ограничен фиксированным размером словаря. 1

Некоторые другие архитектуры нейросетей для обработки естественного языка и их особенности:

• Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут решать задачи обработки последовательностей, но из-за своих особенностей «забывают» слишком далёкий контекст. 1 Подходят для работы с переменной длиной входных последовательностей. 5
• Свёрточные нейронные сети (CNN) способны решать задачи обработки речи. 1 В основном используются для задач классификации текста. 2
• Архитектуры Attention и Transformer хорошо справляются с задачей перевода текста. 1
• GloVe учитывает как синтаксические, так и семантические связи между словами. 5 В Word2Vec частота совместной встречаемости слов не имеет большого значения, она лишь помогает генерировать дополнительные обучающие выборки. 4
• BERT способен понимать контекст и взаимосвязь слов в предложениях. 5 Анализирует каждое слово в предложении с учётом слов, стоящих перед и после него. 5