Word2Vec — Embeddings de Palavras
Word2Vec é uma técnica neural de *embedding* de palavras introduzida por Mikolov e colegas em 2013, que mapeia cada palavra em um corpus de texto a um vetor numérico denso. Palavras que aparecem em contextos similares acabam próximas no espaço vetorial, de modo que os *embeddings* capturam similaridade semântica que pode ser medida aritmeticamente.
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Fontes
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G. & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Word2Vec Word Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/text-mining/word2vec
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