Word2Vec adattato al dominio
Word2Vec adattato al dominio (Domain-adaptive Word2Vec) addestra o affina embedding Word2Vec su un corpus di testo specifico del dominio, in modo che i vettori delle parole catturino il vocabolario specializzato, le relazioni semantiche e il gergo di un campo di destinazione — come la medicina clinica, il testo legale, i report finanziari o la letteratura scientifica — piuttosto che riflettere il linguaggio generico del web o delle notizie.
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Fonti
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. In Proceedings of ICLR Workshop. link ↗
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Word2Vec (Domain-Specific Word Embedding Training or Fine-Tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/domain-adaptive-word2vec
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