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. cyberleninka.ru Слова, близкие по значению, находятся рядом в N-мерном пространстве результирующего вектора. cyberleninka.ru Однако у этого подхода есть минус: он ограничен фиксированным размером словаря. cyberleninka.ru

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. cyberleninka.ru Подходят для работы с переменной длиной входных последовательностей. aismarthub.ru
• Свёрточные нейронные сети (CNN) способны решать задачи обработки речи. cyberleninka.ru В основном используются для задач классификации текста. neurohive.io
• Архитектуры Attention и Transformer хорошо справляются с задачей перевода текста. cyberleninka.ru
• GloVe учитывает как синтаксические, так и семантические связи между словами. aismarthub.ru В Word2Vec частота совместной встречаемости слов не имеет большого значения, она лишь помогает генерировать дополнительные обучающие выборки. proglib.io
• BERT способен понимать контекст и взаимосвязь слов в предложениях. aismarthub.ru Анализирует каждое слово в предложении с учётом слов, стоящих перед и после него. aismarthub.ru