**Word2vec** היא שיטה לשיכון מילים (Word embeddings) המבוססת על זוג מודלים מבוססי רשתות נוירונים המאומנות לשחזר הקשרים לשוניים של מילים. Word2vec לוקח כקלט קורפוס גדול של טקסט ומייצר מרחב וקטורי, בדרך כלל של כמה מאות ממדים, כאשר לכל מילה ייחודית בקורפוס מוקצה וקטור במרחב. וקטורי המילים ממוקמים במרחב הווקטורי כך שמילים החולקות הקשרים משותפים בקורפוס ממוקמות קרוב זו לזו במרחב.

Word2vec נוצר ופורסם בשנת 2013 על ידי צוות חוקרים שהובל על ידי תומאש מיקולוב מגוגל ונכתב עליו פטנט. לאחר מכן נותח והוסבר האלגוריתם גם על ידי חוקרים אחרים. לשיכוני מילים (embedding vectors) שנוצרו באמצעות אלגוריתם Word2vec יש יתרונות רבים בהשוואה לאלגוריתמים קודמים כמו ניתוח סמנטי סמוי (latent semantic analysis (אנ')).

CBOW ו-skip-grams
-----------------

Word2vec יכולה להשתמש באחת מבין שתי ארכיטקטורות של מודלים כדי לייצר ייצוג מבוזר של מילים: bag of words רציף (continuous bag-of-words (אנ'), CBOW) או skip gram רציף (אנ'). בארכיטקטורת CBOW, המודל חוזה את המילה הנוכחית מתוך "חלון" של מילות-הקשר הנמצאות מסביבה. סדר המילים בהקשר אינו משפיע על החיזוי (הנחת bag-of-words). בארכיטקטורת skip-gram הרציפה, המודל משתמש במילה הנוכחית כדי לחזות את החלון שמסביבה של מילות הקשר. ארכיטקטורת skip-gram ממשקלת בחיזוי מילות הקשר קרובות כיותר משמעותיות מאשר מילות הקשר רחוקות יותר. על פי הערת המחברים, CBOW מהיר יותר בעוד ש-skip-gram עושה עבודה טובה יותר למילים נדירות.

פרמטריזציה
----------

תוצאות של אימון word2vec יכולות להיות רגישות לפי קביעת הפרמטרים. להלן כמה פרמטרים חשובים באימוני word2vec.

### אלגוריתם האימון

ניתן לאמן מודל Word2vec בעזרת softmax (אנ') היררכי או דגימה שלילית. כדי להתקרב לסבירות הלוגריתמית המותנית (conditional log-likelihood) שהמודל מבקש למקסם, שיטת הסופטמקס ההיררכית משתמשת בקוד האפמן כדי לצמצם את החישוב. לעומת זאת, שיטת הדגימה השלילית מתקרבת לבעיית המקסום על ידי צמצום פונקציית הנראות של מקרים שליליים שנדגמו. לטענת המחברים, softmax היררכי עובד טוב יותר למילים נדירות בעוד שדגימה שלילית עובדת טוב יותר למילים תכופות ויותר טובה עם וקטורים בממדים נמוכים. ככל שמתארך משך האימון, הסופטמקס ההיררכי מפסיק להיות שימושי.

### דגימת משנה

מילים בתדירות גבוהה מספקות לעיתים קרובות אינפורמציה מועטה בלבד. ייתכן שמילים עם תדירות גבוהה מסף מסוים, יידגמו באופן חלקי בלבד כדי לקצר את משך האימון.

### ממדיות

איכות שיכוני המילים עולה עם ממדיות גבוהה יותר. אך לאחר שתגיע לנקודה מסוימת, הרווח השולי יקטן. בדרך כלל, ממדי הווקטורים מוגדרים כ־100 ל -1,000.

### חלון ההקשר

גודל חלון ההקשר קובע כמה מילים לפני ואחרי מילה נתונה ייכללו כמילות הקשר של המילה הנתונה. על פי הערת המחברים, הערך המומלץ הוא 10 עבור skip-gram ו-5 עבור CBOW.

הרחבות
------

הוצעה הרחבה של word2vec לבניית שיכוני ממסמכים שלמים (ולא ממילים בודדות). הרחבה זו נקראת paragraph2vec או doc2vec ויושמה בכלי C, Python ו- Java / Scala (ראה להלן), כאשר גרסאות ה- Java וה- Python תומכות גם בהקשר לשיכון של מסמך על מסמכים חדשים שטרם נראו.

וקטורי מילים לביואינפורמטיקה: BioVectors
----------------------------------------

אסגארי ומופרד הציעו להרחיב את וקטורי המילים עבור n-gram גם עבור רצפים ביולוגיים (למשל DNA, RNA וחלבונים ) ליישומי ביואינפורמטיקה. הם כינו את הווקטורים הללו ביו-וקטורים (BioVec) כאשר הם מתייחסים לרצפים ביולוגיים באופן כללי. וקטורים של חלבונים כונו ProtVec (רצפי חומצות אמינו) ווקטורי גנים כונו GeneVec, ניתן להשתמש בייצוג זה באופן נרחב ביישומים של למידת מכונה בפרוטאומיקה וגנומיקה. מהתוצאות עולה כי ביו-וקטורים יכולים לאפיין רצפים ביולוגיים מבחינת פרשנויות ביוכימיות וביו-פיזיות של התבניות הבסיסיות. גרסה דומה, dna2vec, הראתה כי יש קשר בין ציון הדמיון של Needleman -Wunsch לבין הדמיון הקוסיני (cosine similarity) של וקטורי המילים dna2vec.

מימושים
-------

* C
* #C
* פייתון (TensorFlow)
* פייתון (Gensim)
* Java / Scala

הערות שוליים
------------

1. ↑  Řehůřek, Radim. *Word2vec and friends* (Youtube video). נבדק ב-2015-08-14.
2. 1 2 3  "Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting". *code.google.com*. נבדק ב-2016-06-13.
3. ↑  "Parameter (hs & negative)". *Google Groups*. נבדק ב-2016-06-13.
4. ↑  "Visualizing Data using t-SNE" (PDF). *Journal of Machine Learning Research, 2008. Vol. 9, pg. 2595*. נבדק ב-2017-03-18.
5. ↑  "Doc2Vec tutorial using Gensim". נבדק ב-2015-08-02.
6. ↑  "Doc2vec for IMDB sentiment analysis". נבדק ב-2016-02-18.
7. ↑  "Doc2Vec and Paragraph Vectors for Classification". אורכב מ-המקור ב-2015-12-31. נבדק ב-2016-01-13.
8. ↑  Asgari, Ehsaneddin; Mofrad, Mohammad R.K. (2015). "Continuous Distributed Representation of Biological Sequences for Deep Proteomics and Genomics". *PLOS ONE*. **10** (11): e0141287. arXiv:1503.05140. Bibcode:2015PLoSO..1041287A. doi:10.1371/journal.pone.0141287. PMC 4640716. PMID 26555596.

| בינה מלאכותית |
| --- |
| כללי | מבחן טיורינג • היסטוריה של הבינה המלאכותית • ציר הזמן של בינה מלאכותית • התקדמות הבינה המלאכותית (אנ') • AI-שלמות מערכת מומחה • אסדרת בינה מלאכותית (אנ') • בינה מלאכותית צרה • בינה חישובית • הסברתיות בינה מלאכותית • הפרדוקס של מורבק • סוכן תבוני • אתיקה של בינה מלאכותית |  |
| תחומים | עיבוד שפה טבעית • ראייה ממוחשבת • בינה מלאכותית יוצרת • אומנות בינה מלאכותית |
| סוגי למידת מכונה | מערכת לומדת • למידה מונחית • למידה בלתי מונחית • למידה עמוקה • למידת חיזוק • סיווג בייסיאני נאיבי • רשת בייסיאנית |
| אלגוריתמי למידת מכונה קלאסית | פרספטרון • עץ החלטה • מכונת וקטורים תומכים • Bag of words • אלגוריתם k-מרכזים • אלגוריתם מיקסום התוחלת • הורדת ממד • אלגוריתם שכן קרוב • Q-learning •‏ T-SNE •‏ Tf–idf • חיזוק גרדיאנט |
| למידה עמוקה | רשת עצבית מלאכותית • רשת זרימה קדימה • רשת עצבית רקורסיבית • טרנספורמר • Attention •‏ GAN |
| עיבוד שפה טבעית | מודל שפה • שיכון מילים (אנ') • בלשנות חישובית • תרגום מכונה • חילוץ מידע (אנ') • ניתוח סנטימנט • זיהוי חלקי דיבר (אנ') • מערכת זיהוי דיבור • זיהוי ישויות • כריית טקסט • תיוג תפקידים סמנטי • Word2vec • מודל שפה גדול • GPT •‏ BERT (אנ') • מודל Bag-of-words (אנ') • יצירת טקסט בשפה טבעית (אנ') • מילת עצירה • ניתוח מחרוזות • Stemming (אנ') • למטיזציה (אנ') |
| יישומים לבינה מלאכותית (אנ') | צ'אטבוט • זיהוי דובר • זיהוי עצמים • זיהוי תבניות • עוזר וירטואלי • זיהוי תווים אופטי • מחולל תמונות (הזיות (אנ')) |
| מערכות בינה מלאכותית | אלייזה • ChatGPT •‏ DALL-E •‏ Midjourney •‏ Gemini •‏ Perplexity •‏ GitHub Copilot • דיפ־פייק • סירי • Google Assistant • אמזון אלכסה |
| סוגיות בטיחות בינה מלאכותית (אנ') | סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית • בינה מלאכותית חזקה • יישור בינה מלאכותית (אנ') • בקרת יכולות בינה מלאכותית (אנ') • השתלטות בינה מלאכותית (אנ') • בינה מלאכותית ידידותית (אנ') • התכנסות אינסטרומנטלית (אנ') • סינגולריות טכנולוגית |
| ספריות בשימוש נרחב | TensorFlow •‏ PyTorch •‏ Torch •‏ Hugging Face •‏ Keras •‏ spaCy (אנ') •‏ Caffe |
| לקטגוריית הבינה המלאכותית |

1. ↑  יצירת ייצוג מבוסס וקטורים למילים