Machine learningDeep learning / NLP / CV

Word2Vec Débilmente Supervisado

Word2Vec Débilmente Supervisado entrena incrustaciones (embeddings) estilo Word2Vec utilizando etiquetas generadas automáticamente, ruidosas o heurísticas en lugar de anotaciones manuales costosas. Al aprovechar funciones de etiquetado, supervisión distante o reglas basadas en palabras clave para asignar etiquetas suaves (soft labels), el enfoque permite representaciones de palabras adaptadas al dominio incluso cuando no se dispone de grandes corpus anotados manualmente.

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Fuentes

  1. Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems, 26. link
  2. Ratner, A. J., De Sa, C. M., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data programming: Creating large training sets, quickly. Advances in Neural Information Processing Systems, 29. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Word2Vec (Word Embeddings with Weak Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-word2vec

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ScholarGateWeakly supervised Word2Vec (Weakly Supervised Word2Vec (Word Embeddings with Weak Supervision)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/deep-learning/weakly-supervised-word2vec · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026