การฝังคำคือการแสดงเวกเตอร์ของคำและวลีที่ใช้สำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การสรุปอัตโนมัติ และการแปลด้วยเครื่อง การฝังคำช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจบริบทของคำ ทำให้สามารถประมวลผลภาษามนุษย์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น
Word2Vec เป็นเทคนิคการฝังคำที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด ได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยของ Google ในปี 2013 และจับคู่คำและวลีกับเวกเตอร์ตัวเลข Word2Vec ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบตื้นเพื่อวิเคราะห์ข้อความและทำความเข้าใจบริบทที่ใช้คำ
GloVe เป็นอีกหนึ่งเทคนิคการฝังคำยอดนิยม ได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดในปี 2014 และใช้วิธีการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ทั่วโลกเพื่อแมปคำและวลีกับเวกเตอร์ของตัวเลข GloVe ขึ้นอยู่กับแบบจำลองการเกิดขึ้นร่วมทางสถิติซึ่งเรียนรู้ความสัมพันธ์ของคำจากคลังข้อความขนาดใหญ่ในภาษาและหัวข้อต่างๆ
FastText เป็นเทคโนโลยีการฝังคำอีกประเภทหนึ่งที่พัฒนาโดยแผนกวิจัย Facebook AI ในปี 2559 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแบบจำลองวลีสั้น ๆ และทำความเข้าใจว่าเกี่ยวข้องกับคำ วลี และหัวข้ออื่น ๆ อย่างไร FastText ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบตื้นเพื่อจัดกลุ่มคำที่คล้ายกันเข้าด้วยกันเพื่อแสดงบริบทและความหมายได้ดียิ่งขึ้น
การฝังคำมีบทบาทสำคัญในแอปพลิเคชัน NLP และมักใช้ในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจบริบทที่ใช้คำต่างๆ นำไปสู่ความแม่นยำที่ดีขึ้นและเวลาในการประมวลผลที่รวดเร็วขึ้นสำหรับงานภาษาธรรมชาติ
