Incorporações de palavras são representações vetoriais de palavras e frases, usadas para tarefas de processamento de linguagem natural (PNL), como análise de sentimentos, resumo automático e tradução automática. A incorporação de palavras ajuda as máquinas a compreender o contexto das palavras, permitindo-lhes processar a linguagem humana com maior precisão e velocidade.

Word2Vec é a técnica de incorporação de palavras mais amplamente usada. Foi desenvolvido por pesquisadores do Google em 2013 e mapeia palavras e frases em um vetor de números. Word2Vec usa uma rede neural superficial para analisar texto e compreender o contexto em que uma palavra é usada.

GloVe é outra técnica popular de incorporação de palavras. Foi desenvolvido por pesquisadores de Stanford em 2014 e usa uma abordagem de fatoração de matriz global para mapear palavras e frases em um vetor de números. GloVe é baseado em um modelo estatístico de coocorrência que aprende relações de palavras a partir de um grande corpus de textos em diferentes idiomas e tópicos.

FastText é outro tipo de tecnologia de incorporação de palavras desenvolvida pela divisão de pesquisa de IA do Facebook em 2016. É particularmente adequado para modelar frases curtas e compreender como elas estão relacionadas a outras palavras, frases e tópicos. FastText usa uma rede neural superficial para agrupar palavras semelhantes para representar melhor seu contexto e significado.

A incorporação de palavras desempenha um papel importante em aplicativos de PNL e é frequentemente usada em algoritmos de aprendizado de máquina. Eles permitem que as máquinas entendam o contexto em que as palavras são usadas, levando a uma melhor precisão e tempos de processamento mais rápidos para tarefas de linguagem natural.

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