<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Word Embedding on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/word-embedding/</link><description>Recent content in Word Embedding on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Thu, 25 Jun 2026 15:30:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/word-embedding/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Обучение векторных представлений слов: Word Embedding</title><link>/articles/obuchenie-vektornykh-predstavleniy-slov/</link><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 15:30:00 +0300</pubDate><guid>/articles/obuchenie-vektornykh-predstavleniy-slov/</guid><description>&lt;h1 id="обучение-векторных-представлений-слов-word-embedding"&gt;Обучение векторных представлений слов: Word Embedding&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Представьте, что вы хотите объяснить компьютеру разницу между словами «кот» и «котёнок». Для человека это очевидно — оба существа пушистые, оба мяукают, один просто моложе. Но машина видит лишь строки символов. Как научить её понимать смысл?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Ответ — &lt;strong&gt;векторные представления слов (word embeddings)&lt;/strong&gt;. Это одна из ключевых идей современного NLP, которая лежит в основе переводчиков, чат-ботов, поисковых систем и языковых моделей. В этой статье разберём, как устроено обучение word embeddings, какие модели существуют и как применять их на практике.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>