Exploración del modelo Word2Vec: Bag-of-Words y Skip-gram, en el marco del Procesamiento del Lenguaje Natural.

Nuestro objetivo consiste en comprender el funcionamiento de las dos redes neuronales que forman parte del modelo Word2Vec, presentado por Mikolov et al\cite{mikolovl-inguistic}. Con este propósito, ofreceremos una breve introducción al concepto de redes neuronales y su proceso de entrenamiento. Luego, proporcionaremos una breve contextualización sobre el procesamiento del lenguaje natural, para finalmente adentrarnos en el detalle del funcionamiento de los modelos Word2Vec. Este análisis incluirá nociones sobre por qué estos modelos son efectivos, respaldado por ejemplos ilustrativos

• Autores: Casas Peñarete , Cristian Camilo
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/92075
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/92075
• Palabra clave: Redes neuronales; Retropropagación; Procesamiento del Lenguaje Natural; Wor2Vec; Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas; Redes neurales (Computadores); Lingüística computacional; Word2Vec; Neural Networks, Backpropagation, Natural Language Processing, Word2Vec.; Backpropagation,; Natural Language Processing; Word2Vec
• License: Abierto (Texto Completo)