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Word2Vec adaptado ao domínio

O Word2Vec adaptado ao domínio treina ou ajusta os embeddings Word2Vec em um corpus de texto específico do domínio para que os vetores de palavras capturem o vocabulário especializado, as relações semânticas e o jargão de um campo alvo — como medicina clínica, texto jurídico, relatórios financeiros ou literatura científica — em vez de refletir a linguagem geral da web ou de notícias.

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Fontes

  1. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. In Proceedings of ICLR Workshop. link
  2. 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

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Word2Vec (Domain-Specific Word Embedding Training or Fine-Tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/domain-adaptive-word2vec

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Referenciado por

ScholarGateDomain-adaptive Word2Vec (Domain-Adaptive Word2Vec (Domain-Specific Word Embedding Training or Fine-Tuning)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/domain-adaptive-word2vec · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026