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Name	Current message text
^h English (en)	The models directly influenced subsequent work on {{Term\|embedding\|embeddings}}, including GloVe, FastText, and contextual {{Term\|embedding\|embeddings}} like ELMo and BERT. While static word vectors have been largely superseded by contextual representations from large language models, Word2Vec remains a foundational reference point and is still used in applications where computational efficiency is paramount.
^h Spanish (es)	Los modelos influyeron directamente en trabajos posteriores sobre {{Term\|embedding\|embeddings}}, incluidos GloVe, FastText y {{Term\|embedding\|embeddings}} contextuales como ELMo y BERT. Aunque los vectores de palabras estáticos han sido en gran medida superados por las representaciones contextuales de los grandes modelos de lenguaje, Word2Vec sigue siendo un punto de referencia fundamental y aún se utiliza en aplicaciones donde la eficiencia computacional es primordial.
^h Chinese (zh)	这些模型直接影响了后续关于 {{Term\|embedding\|嵌入}}的研究,包括 GloVe、FastText,以及像 ELMo 和 BERT 这样的上下文 {{Term\|embedding\|嵌入}}。虽然静态词向量在很大程度上已被大型语言模型的上下文表示所取代,但 Word2Vec 仍是基础性的参照,并且在计算效率至关重要的应用中仍被使用。