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Em processamento de linguagem natural, o modelo Skip-Gram é uma técnica popular para treinar word embeddings.
O treinamento do modelo Skip-Gram destaca-se de outras técnicas, como o Continuous Bag of Words (CBOW), por ter a seguinte característica:

  • utilizar contextos adjacentes para prever uma palavra- -alvo.
  • focar em prever palavras de contexto a partir de uma palavra-alvo.
  • treinar cada palavra em uma janela de contexto separadamente.
  • gerar embeddings, baseados em dependências sintáticas.
  • empregar uma abordagem de bag-of-words para a geração de embeddings.
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