Embeddings de Sentenças Multilíngues
Embeddings de sentenças multilíngues mapeiam sentenças de muitos idiomas para um único espaço vetorial compartilhado, de modo que sentenças semanticamente equivalentes — independentemente do idioma — fiquem próximas umas das outras. Modelos como LaBSE, Sentence-BERT multilíngue e mUSE tornaram prático comparar, recuperar e classificar textos em 50 a mais de 100 idiomas sem traduzir nada previamente.
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Fontes
- Reimers, N. & Gurevych, I. (2020). Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual using Knowledge Distillation. Proceedings of EMNLP 2020, 4512–4525. link ↗
- Feng, F., Yang, Y., Cer, D., Arivazhagan, N. & Wang, W. (2022). Language-agnostic BERT Sentence Embedding. Proceedings of ACL 2022, 878–891. DOI: 10.18653/v1/2022.acl-long.62 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Sentence Embeddings (Cross-lingual Dense Representations). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multilingual-sentence-embeddings
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- Classificação baseada em BERTAprendizado profundo↔ compare
- Classificação baseada em RoBERTa multilíngueAprendizado profundo↔ compare
- Transformer multilíngueAprendizado profundo↔ compare
- Embeddings de SentençasAprendizado profundo↔ compare
- Aprendizagem por Transferência com Embeddings de SentençasAprendizado profundo↔ compare
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