Kelime vektörleri, doğal dil işlemenin (NLP) temel taşlarından biridir ve kelimeleri bilgisayarların anlayıp işleyebileceği sayısal bir formata dönüştürme yöntemini ifade eder. Bu yöntemlerle, kelimeler yüksek boyutlu vektörler olarak temsil edilir. Vektörler, kelimenin anlamsal ve bağlamsal özelliklerini sayısal biçimde yakalayarak matematiksel modellere entegre edilmesini sağlar. Örneğin, ‘kedi’ ve ‘köpek’ kelimelerinin vektör temsilleri birbirine yakın olurken, ‘kedi’ ve ‘araba’ kelimelerinin vektör temsilleri daha uzakta olacaktır. Bu sayede, kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri ve benzerlikleri daha iyi kavrayabiliriz.
ChatGPT gibi gelişmiş dil modelleri, bu vektör temsil algoritmalarını kullanarak kelimelerin anlamsal içeriğini anlar ve doğal dilde uygun yanıtlar üretebilir. Bu algoritmaların başında Word2Vec, GloVe ve BERT gibi modeller gelir. Word2Vec, kelimeleri sayısal formata dönüştürmek için iki temel yönteme dayanır: Continuous Bag of Words (CBOW) ve Skip-Gram. CBOW yöntemi, bir kelimenin etrafındaki kelimeleri kullanarak o kelimeyi tahmin etmeye çalışırken, Skip-Gram yöntemi ise bir kelimeyi kullanarak etrafındaki kelimeleri tahmin etmeye çalışır. GloVe modeli ise, kelimelerin birlikte görülme olasılıklarını kullanarak vektör temsillerini oluşturur. BERT modeli ise, transformers yapısı üzerine kurulu olup kelimenin hem geçmişinden hem de geleceğinden bilgi toplayarak daha kapsamlı ve bağlamsal vektörler oluşturur.
Örneğin, ‘Kediler miyavlar’ cümlesinde ‘kedi’ ve ‘miyav’ kelimelerinin vektör temsilleri, bu kelimelerin birbirine anlamsal olarak ne kadar yakın olduğunu gösterir. ‘Köpekler havlar’ cümlesindeki ‘köpek’ ve ‘hav’ kelimeleri de benzer şekilde yakın vektör temsilcilerine sahip olacaktır. Bu bağlamda, kelime vektörleri, dil modellerinin kelimeler arasındaki ilişkileri matematiksel olarak anlamasına yardımcı olur ve bu sayede daha doğru tahminler ve yanıtlar üretmesine imkan tanır.
Genel olarak, kelime vektörleri ve vektör temsil algoritmaları, doğal dil işlemenin merkezinde yer alarak bilgisayarların insan dilini anlama ve işleme yeteneklerini büyük ölçüde geliştirir. Bu yöntemler, dilin karmaşıklığını ve çok katmanlı yapısını matematiksel olarak modellersine izin vererek, insan-makine etkileşimlerini daha doğal ve anlamlı hale getirir.