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#2971324

Carolina produz um relatório em que compara os modelos de representação vetorial de palavras Word2Vec (em seus dois métodos: CBOW e Skip-Gram) e GloVe.
Em seu relatório, Carolina destaca corretamente que o: 

  • Word2Vec é treinado usando uma rede neural profunda;
  • GloVe consegue capturar correlações globais, além das locais;
  • CBOW utiliza técnicas de fatoração de matrizes para aprender os vetores;
  • Skip-gram prevê a palavra que melhor se encaixa em um contexto apresentado;
  • Word2Vec necessita de mais memória de armazenamento durante o treinamento do que o GloVe.
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