کاربرد جاسازی کلمات در پردازش زبان طبیعی را توضیح دهید
جاسازی کلمات نوعی تکنیک پردازش زبان طبیعی است که برای نگاشت کلمات یا عبارات از یک واژگان به بردارهایی از اعداد واقعی استفاده می‌شود. ایده این است که کلمات را در یک فضای برداری پیوسته نشان دهیم، جایی که شباهت بین کلمات را می‌توان با فاصله بین بردارهای مربوطه آنها اندازه‌گیری کرد. این کار را می‌توان با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند Word2Vec یا GloVe و غیره انجام داد.

استفاده از جاسازی کلمات انقلابی در زمینه پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده است، زیرا به کامپیوترها اجازه می‌دهد متن را به روشی بسیار معنادارتر از صرفا نگاه کردن به حضور یا عدم حضور کلمات منفرد درک کنند. به عنوان مثال، هنگام استفاده از جاسازی کلمات، کامپیوتر می‌تواند بفهمد که کلمات "سگ" و "توله سگ" از نزدیک به هم مرتبط هستند، در حالی که کلمات "سگ" و "چتر" به هم ربطی ندارند.

جاسازی کلمات در طیف گسترده‌ای از وظایف NLP، از جمله طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، تشخیص موجودیت نامگذاری شده و بسیاری موارد دیگر استفاده می‌شود. آنها اساس بسیاری از تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان مانند یادگیری عمیق و ترجمه ماشینی عصبی را تشکیل می‌دهند.