Word2Vec auto-supervisado
Word2Vec es un modelo de red neuronal superficial introducido por Mikolov et al. (2013) que aprende representaciones vectoriales densas de palabras a partir de grandes corpus de texto sin etiquetar utilizando objetivos auto-supervisados. Al entrenar un modelo para predecir palabras del contexto circundante (Skip-gram) o una palabra objetivo a partir de su contexto (CBOW), captura ricas regularidades semánticas y sintácticas en el espacio vectorial continuo sin ninguna anotación manual.
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Fuentes
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR 2013). link ↗
- Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2013), 26. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Word2Vec (Skip-gram and CBOW with Self-supervised Objectives). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/self-supervised-word2vec
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- FastTextAprendizaje profundo↔ compare
- GloVe EmbeddingsMinería de texto↔ compare
- Red Neuronal RecurrenteAprendizaje profundo↔ compare
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