Word2Vec Autossupervisionado
Word2Vec é um modelo de rede neural rasa introduzido por Mikolov et al. (2013) que aprende representações vetoriais densas de palavras a partir de grandes corpora de texto não rotulados, utilizando objetivos autossupervisionados. Ao treinar um modelo para prever palavras do contexto circundante (Skip-gram) ou uma palavra alvo a partir de seu contexto (CBOW), ele captura ricas regularidades semânticas e sintáticas em um espaço vetorial contínuo, sem qualquer anotação manual.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Word2Vec (Skip-gram and CBOW with Self-supervised Objectives). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/self-supervised-word2vec
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