Gömülemeler, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğreniminde kullanılan güçlü tekniklerden biridir. Geleneksel basit belirteçlerin aksine, gömülemeler metni sayısal olarak temsil ederken, anlamsal özünü de yakalar. Basit belirteçler, kelimeleri sayılar veya diziler olarak temsil etmek anlamına gelir ve bu, kelimeler arasındaki anlam ilişkilerini göz ardı eder. Örneğin, kral ve kraliçe gibi kelimeler, basit belirteçlerle işlendiğinde birbirinden tamamen farklı sayısal değerlerle temsil edilebilir. Ancak, gömülemeler kullanıldığında, bu kelimelerin benzer anlamlara sahip oldukları ve dolayısıyla sayısal temsilcilerinin de benzer olması beklenir. Bu özellik, kelime gömülemelerini dil modellerinin eğitilmesinde ve dil anlayışının geliştirilmesinde oldukça etkili kılar.
Gömülemelerin en yaygın biçimlerinden biri olan Word2Vec adlı model bu kavramı başarıyla uygular. Bu model, her kelimeyi çok boyutlu bir vektör alanında bir nokta olarak temsil eder ve bu noktalar arasındaki uzaklıklar, kelimeler arasındaki anlamsal benzerliği yansıtır. Örneğin, kedi ve köpek gibi kelimeler, her ikisi de evcil hayvan oldukları için vektör alanında birbirine yakın konumlanır. Benzer şekilde, adalet ve eşitlik kelimeleri, her ikisi de sosyal ve etik kavramları ifade ettikleri için benzer vektörlerle temsil edilir. Gömülemeler sadece kelimeler arasındaki doğrudan ilişkileri değil, aynı zamanda daha karmaşık anlamsal ilişkileri de yakalayabilir. Örneğin, vektör aritmetiği kullanarak kral – erkek + kadın = kraliçe gibi çıkarımlar yapılabilir. Bu, makine öğrenimi modellerinin bağlamsal ve anlamsal anlamda daha derin ve nüanslı kavrayışlar geliştirmesine olanak tanır. Bu nedenle, gömülemeler sadece metin analizinde değil, aynı zamanda dil sentezi, otomatik çeviri ve soru yanıtlama sistemleri gibi çeşitli NLP uygulamalarında da geniş çapta kullanılır. Bu bağlamda, gömülemeler modern dil işleme teknolojilerinin temel taşlarından biri haline gelmiştir ve dilin anlamsal derinliğini yakalamada sağladığı katkılarla önemli bir etki yaratmaktadır.