Word2vec – это метод Deep Learning (“глубокое обучение”), используемый для получения векторных представлений слов (эмбеддинги) из больших корпусов текста. Он представляет каждое слово в виде плотного вектора в многомерном пространстве, где близкие по семантике слова расположены ближе друг к другу.
Векторы, соответствующие словам корпуса, образуют многомерное семантическое пространство. Похожие слова располагаются рядом. К векторам можно применять простые алгебраические операции, чтобы выявить семантические связи между словами.
Word2vec был разработан группой исследователей из Google под руководством Томаша Миколова. Он опирается на две основные модели: Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-gram.
Модель CBOW пытается предсказать целевое слово (центральное слово) на основе окружающих его слов. Например, для предложения “the cat is sitting on the mat”, CBOW будет использовать окружающие слова (“the”, “is”, “sitting”, “on”, “the”, “mat”) для предсказания центрального слова “cat”. Такие предсказывающие модели помогают обучить нейронную сеть эффективно улавливать семантические связи между словами.
Модель Skip-gram (скип-грамма) работает наоборот: она использует центральное слово для предсказания окружающих слов. Например, при обучении на предложении “the cat is sitting on the mat”, Skip-gram будет использовать центральное слово “cat” для предсказания окружающих слов (“the”, “is”, “sitting”, “on”, “the”, “mat”).
Word2vec позволяет на основе обученных моделей генерировать плотные векторные представления (эмбеддинги) слов, которые сохраняют семантическую и синтаксическую информацию. Например, векторное представление для слова “кот” и “кошка” будет иметь схожий контекст и будет располагаться ближе друг к другу в векторном пространстве.
Word2vec, вероятно, связан с алгоритмом RankBrain, если не напрямую, то как эквивалент используемого алгоритма. Слово или фраза рассматривается в многомерном векторном пространстве, чтобы понять, как это слово или фраза связаны с другими словами и фразами.
Иными словами, Word2vec преобразует слова и фразы в векторы, которые потом можно использовать для глубокого обучения, выявления семантических отношений и т.п.
Преимущества
Семантическое понимание. Word2vec позволяет улавливать семантические связи между словами на основе их распределения в корпусе текста.
Универсальность. Обученные эмбеддинги слов с помощью Word2vec могут быть использованы в различных задачах обработки естественного языка, таких как классификация текста, кластеризация, поиск похожих слов и др.
Сокращение размерности. Word2vec позволяет представлять слова в виде плотных векторов, что помогает уменьшить размерность данных и ускоряет вычисления.
Недостатки
Появление Word2Vec в 2013 стало настоящим прорывом в сфере семантических моделей и NLP (обработка естественного языка) благодаря способности работать с контекстом и смыслом. Однако модель имеет и серьёзный недостаток: скип-граммы прогнозируют окружающие слова на базе положения целевого слова в предложении. То есть предполагается, что значение может быть определено только ближайшими словами, без учёта общего контекста предложения и документа в целом.
Несмотря на этот недостаток, Word2vec и аналогичные модели позволили поисковым системам отойти от лексической модели, основанной на вхождениях ключевых слов и их частотности, и использовать семантическую модель. Исследование ключевых слов по-прежнему важно, но методика работы изменилась. Системы искусственного интеллекта теперь могут понимать гораздо больше, чем отдельные ключевые слова. Как и люди, языковые модели, такие как Word2Vec, могут понимать взаимосвязи между темами и разрабатывать контекстуальную интерпретацию.
Использование Word2vec для SEO
С помощью Word2vec можно решить несколько основных задач, не решаемых средствами лексических моделей.
Исследование ключевых слов. Заданный корпус (например, топ-10 поисковой выдачи) поможет выявить важные ключевые слова, присутствующие на сайтах конкурентов, но не задействованные на продвигаемом сайте.
Кластеризация. До сих пор кластеризация проводится по топам поисковой выдачи, где ключевые слова группируются в сравнении общих URL по разным ключевикам. Однако этот способ имеет ряд выраженных недостатков: сайты в топе могут занимать высокие позиции не благодаря высокой текстовой релевантности, а по причине авторитетности домена, разнообразным манипуляциям и т.п. Выявление групп на базе векторного анализа помогает исключить “шумную” информацию и исключить из анализа низкорелевантные сайты.
Проверка гипотез при конкурентном анализе. С помощью Word2vec можно выявить сайты, занимающие позиции в топе выдачи благодаря хостовым или поведенческим факторам при общей недостаточной оптимизации контента.
Подготовка баз знаний, онтологий, тематических матриц для дальнейшего использования в рамках сайта и масштабирования семантики.
Выявление страниц с низким соответствием целевым запросам (особенно в рамках информационного контента).
Word2Vec стал популярным инструментом в области NLP (обработки естественного языка) благодаря своей способности эффективно получать семантически значимые представления слов. Он позволяет моделям глубокого обучения лучше понимать и обрабатывать естественный язык.
Обобщением концепции Word2vec выступает Doc2vec: в этом случае в качестве векторов выступают уже не слова, а целые абзацы и документы. Graph2vec преобразовывает в вектор целый граф с учетом его топологии (взаимоотношения между вершинами, подграфы и т.п.).
Дополнение
“Акварель” и “Акварель-Генератор” использует похожие принципы, основанные на двух униграммных языковых моделях:
Модель порождения слова запросом.
Модель порождения запроса словом.
Модель порождения слова запросом сводится к ответу на вопрос: если в документе встретился запрос, какова вероятность встретить в нем слово? Например, если в документе встретился запрос «шины bridgestone», какова вероятность появления в нем слова «зимняя»?
Модель порождения запроса словом сводится к ответу на вопрос: если в документе встретилось слово, какова вероятность встретить в нем запрос? Например, если в документе встретилось слово «шипованная», какова вероятность обнаружить в нем же запрос «зимняя резина»?
