Word2Vec, a Ponte para o Contexto
por Frank de Alcantara em 27/04/2025
- 1. Você Pensa Como Fala
- 2. A Temida Matemática
- 3. A Probabilidade da Linguagem
- 4. A Vetorização Básica
- 5. Redes Neurais Artificiais para Word Embedding
- 6. Embeddings Distribuídos e CBoW
- 7. SkipGram e Otimizações do Word2Vec
- 8. Word2Vec, a Ponte para o Contexto
- 9. Desvendando a Modelagem de Sequências
- 10. Prestando Atenção
- 11. Do Código à Geração
- 12. Masked Language Modeling: Esconder Tokens para Aprender Contexto
- 13. BERT: O Encoder que Lê dos Dois Lados
- 14. O Cisma e a Batalha da Eficiência
- 15. GEMM o Coração Matemático
- 16. Do Cosseno à Borda: Busca Semântica em Produção
Word2Vec: Aprofundando nas Representações Distribuídas
Nos artigos anteriores, navegamos desde os fundamentos matemáticos até as primeiras tentativas de vetorização como TF-IDF e modelos N-gram, culminando na introdução dos mecanismos de atenção e uma visão geral dos algoritmos Word2Vec (CBoW e SkipGram) e das redes neurais que os sustentam. Percebemos as limitações das abordagens que ignoram o contexto ou se restringem a vizinhanças locais. Vimos também como as redes neurais rasas podem ser usadas para aprender representações mais ricas.
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