Word2Vec
Modello classico di word embedding di Google (2013): ha mostrato che le parole possono essere rappresentate come vettori dotati di significato.
L'esempio celebre: re - uomo + donna ≈ regina (l'aritmetica vettoriale funziona). Due varianti: CBOW (prevedere la parola dal contesto) e Skip-gram (prevedere il contesto dalla parola). Antenato degli embedding contestuali moderni (BERT, GPT).