Word Embedding bezeichnet eine Technik im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), bei der Wörter als Vektoren in einem hochdimensionalen Vektorraum dargestellt werden. Jeder Vektor repräsentiert dabei die semantische Bedeutung eines Wortes. Diese Darstellung ermöglicht es, Wörter mit ähnlicher Bedeutung in räumlicher Nähe zueinander zu positionieren, während Wörter mit unterschiedlicher Bedeutung weiter voneinander entfernt sind.
Anders als herkömmliche Methoden, die Wörter als isolierte Symbole behandeln, berücksichtigen Word Embeddings den Kontext und die Bedeutung eines Wortes innerhalb eines Textes. Dies wird durch das Analyseren von Wortkombinationen und -beziehungen in großen Textkorpora erreicht. Techniken wie Word2Vec oder GloVe nutzen beispielsweise die Häufigkeit, mit der Wörter in der Nähe anderer Wörter auftauchen, um ihre Vektordarstellungen zu generieren.
Die Verwendung von Word Embeddings hat sich in zahlreichen Anwendungen bewährt, wie etwa in der Textklassifikation, der Sentiment-Analyse oder der maschinellen Übersetzung. Durch die Fähigkeit, die Bedeutung von Wörtern zu erfassen, können Modelle besser verstehen, was in einem Text gesagt wird. Dies ermöglicht beispielsweise die Verbesserung von Suchmaschinen, die Erkennung von Stimmungen in Texten oder die Generierung von passenden Antworten in Chatbots.
Word Embeddings sind somit ein wichtiger Baustein in der Entwicklung intelligenter Sprachsysteme und ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache auf eine bis dahin unerreichte Weise zu verstehen und zu verarbeiten.