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Name	Current message text
^h English (en)	Word2Vec transformed NLP by establishing word {{Term\|embedding\|embeddings}} as the standard input representation for neural NLP systems. Before Word2Vec, most NLP systems relied on sparse, high-dimensional representations like {{Term\|one-hot encoding\|one-hot}} vectors or TF-IDF. Word2Vec demonstrated that dense, low-dimensional vectors could capture rich linguistic structure and transfer meaningfully across tasks.
^h Spanish (es)	Word2Vec transformó el PLN al establecer los word {{Term\|embedding\|embeddings}} como la representación de entrada estándar de los sistemas neuronales de PLN. Antes de Word2Vec, la mayoría de los sistemas de PLN dependían de representaciones dispersas y de alta dimensión, como los vectores {{Term\|one-hot encoding\|one-hot}} o TF-IDF. Word2Vec demostró que vectores densos y de baja dimensión podían capturar una estructura lingüística rica y transferirse de forma significativa entre tareas.
^h Chinese (zh)	Word2Vec 通过将词 {{Term\|embedding\|嵌入}}确立为神经 NLP 系统的标准输入表示,改变了 NLP 领域。在 Word2Vec 之前,大多数 NLP 系统依赖稀疏、高维的表示,例如 {{Term\|one-hot encoding\|one-hot}} 向量或 TF-IDF。Word2Vec 证明了密集的低维向量能够捕捉丰富的语言结构,并在不同任务之间有效迁移。