Word Embedding / Embedding Từ

📖 Word Embedding

Definition (English):

Word embedding is a representation of words as numerical vectors in a continuous vector space where semantically similar words are mapped to nearby points. It captures semantic relationships between words (e.g., king – man + woman ≈ queen). Key techniques include Word2Vec, GloVe, and FastText. Modern contextual embeddings from models like BERT provide different representations for the same word in different contexts.

📖 Embedding Từ

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Embedding từ là biểu diễn các từ dưới dạng vectơ số trong không gian vectơ liên tục trong đó các từ có ý nghĩa tương tự được ánh xạ đến các điểm gần nhau. Nó nắm bắt mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ (ví dụ: vua – nam + nữ ≈ nữ hoàng). Các kỹ thuật chính bao gồm Word2Vec, GloVe và FastText. Embedding ngữ cảnh hiện đại từ các mô hình như BERT cung cấp các biểu diễn khác nhau cho cùng một từ trong các ngữ cảnh khác nhau.

📂 Phân loại: NLP Advanced