2 Fragen zu Embedding

In der Sprachverarbeitung bezieht sich "Embedding" auf eine Technik, bei der Wörter oder Phrasen in Vektoren mit festen Dimensionen umgewandelt werden. Diese Vektoren repräsentieren die semantische Bedeutung der Wörter in einem kontinuierlichen Vektorraum. Embeddings ermöglichen es Maschinen, die Bedeutung von Wörtern zu verstehen und zu verarbeiten, indem sie semantische Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Wörtern erfassen. Ein bekanntes Beispiel für Wort-Embeddings ist Word2Vec, das von Google entwickelt wurde. Andere populäre Methoden sind GloVe (Global Vectors for Word Representation) und FastText. Diese Techniken haben die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) revolutioniert, indem sie es ermöglichten, kontextuelle Informationen und semantische Beziehungen zwischen Wörtern effizient zu erfassen. Weitere Informationen zu Word2Vec findest du hier: [Word2Vec](https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec).

Unter "Embedding" versteht man in der Informatik und speziell im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eine Methode, um Objekte wie Wörter, Sätze, Bilder oder andere Daten in einen mehrdimensionalen Vektorraum zu überführen. Dabei wird jedem Objekt ein Vektor mit Zahlenwerten zugeordnet, sodass die Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen den Objekten durch die Abstände und Richtungen dieser Vektoren im Raum abgebildet werden. Ein bekanntes Beispiel sind Wort-Embeddings im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), wie etwa Word2Vec oder GloVe. Hierbei werden Wörter so in Vektoren umgewandelt, dass semantisch ähnliche Wörter auch ähnliche Vektoren besitzen. Das ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Zusammenhänge zwischen Wörtern besser zu erfassen und weiterzuverarbeiten. Embeddings werden auch für Bilder, Nutzerprofile, Produkte und viele andere Datenarten verwendet, um komplexe Informationen in eine für Algorithmen besser verarbeitbare Form zu bringen.