Word2vec ist ein von Google entwickeltes Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das Wörter in Vektoren von Zahlen umwandelt. Diese Vektoren repräsentieren die semantische Bedeutung der Wörter, sodass Wörter mit ähnlicher Bedeutung ähnliche Vektoren haben. Word2vec verwendet neuronale Netzwerke, um diese Vektoren zu trainieren, und es gibt zwei Hauptansätze: Continuous Bag of Words (CBOW) und Skip-Gram. - **CBOW**: Sagt ein Wort basierend auf seinem Kontext voraus. - **Skip-Gram**: Sagt den Kontext basierend auf einem Wort voraus. Word2vec hat viele Anwendungen, darunter maschinelles Lernen, Textklassifikation und Informationsabruf. Es hat die Art und Weise revolutioniert, wie Maschinen Text verstehen und verarbeiten.