Почему метод Word2Vec считается более продвинутым в NLP?

Метод Word2Vec считается более продвинутым в NLP по нескольким причинам:

• Возможность учитывать не только семантические, но и синтаксические связи между словами. 1 Например, векторы слов «мужчина» и «женщина» не только близки друг к другу, но и имеют похожие отношения с другими словами. 1
• Обработка слов, которые не присутствуют в обучающих данных. 1 Word2Vec предоставляет значимые представления для таких слов, используя схожесть их контекстных слов. 1 Это позволяет модели делать обоснованные предположения о значении неизвестных слов на основе окружающих слов. 1
• Эффективность вычислений. 1 Векторные представления Word2Vec плотные и низкоразмерные, обычно имеют размерность от 100 до 300. 1 Это делает их более эффективными в использовании памяти и быстрыми в вычислениях по сравнению с другими типами представлений слов. 1
• Использование обучающей выборки. 4 Word2Vec не просто «смотрит», с какими словами какое слово встречается, а «учится» предсказывать вероятные окружения, что даёт более гибкие результаты. 4

В целом Word2Vec произвёл революцию в области обработки естественного языка, предоставив мощный и эффективный способ захвата значения слов. 1