word2vec algoritması, kelimeleri anlamları benzer olanları birbirine yakın konumlandıran vektörlere dönüştürür. Bu sayede, "kral - erkek + kadın = kraliçe" gibi ünlü analojilerde olduğu gibi, vektör aritmetiği kullanarak kelimeler arasındaki ilişkileri modellemek mümkün hale gelir. Makale, bu mekanizmanın nasıl çalıştığını, özellikle vektör farklarının anlamını vurgulayarak, teknik detayları mümkün olduğunca basitleştirerek açıklıyor.
Temelde, bir kelimenin anlamı, genellikle birlikte kullanıldığı diğer kelimelerle belirlenir; bu ilkeye "dağılımsal hipotez" denir. Bilgisayarlara bunu öğretmenin en basit yolu, kelime çiftlerinin birlikte geçme sıklıklarına bakmaktır. Örneğin, "roosety" kelimesinin "sincap" gibi bir anlama geldiği, "küçük, tüylü bir roosety ağaca tırmandı" cümlesindeki diğer kelimelerle olan ilişkisinden çıkarılabilir. Bu yaklaşım, gramer ve bağlamı göz ardı etse bile güçlü sonuçlar verebilir.
Büyük sözlüklerle çalışırken tüm kelime çiftlerinin koşullu olasılıklarını hesaplamak büyük bellek gereksinimleri doğurur. Bu sorunu aşmak için genellikle "pointwise mutual information" (PMI) gibi yöntemler kullanılır. PMI, kelimelerin birlikte ne kadar sık geçtiğini ve bu birlikteliğin tesadüfi olup olmadığını ölçerek, kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri daha verimli bir şekilde yakalamaya yardımcı olur. Bu sayede, kelimelerin sadece sayılmasından çok daha derinlemesine bilgiler elde edilebilir.
Word2vec, kelimelerin anlamsal ilişkilerini matematiksel vektörler aracılığıyla modelleyerek doğal dil işlemede çığır açan bir yaklaşım sunar.