"Das Word2vec-Modell wurde in einem 2013 veröffentlichten Papier von Google-Forschern mit dem Titel "Effiziente Schätzung von Wortrepräsentationen im Vektorraum" vorgeschlagen und wurde durch weitere Papiere des gleichen Teams weiter verfeinert. Es gab den Anstoß zur modernen Verwendung von Embeddings - dichten Vektorrepräsentationen von Wörtern (und später Token) für Sprachmodelle..."