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. Lue...

Full description

Autores:: Casas Peñarete , Cristian Camilo

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Repositorio:: RIUD: repositorio U. Distrital

Idioma:

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description	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
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To achieve this, we will provide a brief introduction to the concept of neural networks and their training process. Then, we will offer a brief contextualization of natural language processing, and finally, delve into the details of how the Word2Vec models work. This analysis will include notions of why these models are effective, supported by illustrative examples.Redes neuronalesRetropropagaciónProcesamiento del Lenguaje NaturalWor2VecMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasRedes neurales (Computadores)Lingüística computacionalWord2VecNeural Networks, Backpropagation, Natural Language Processing, Word2Vec.Backpropagation,Natural Language ProcessingWord2VecExploración del modelo Word2Vec: Bag-of-Words y Skip-gram, en el marco del Procesamiento del Lenguaje Natural.Exploration of the Word2Vec Model: Bag-of-Words and Skip-gram within the Framework of Natural Language Processing.bachelorThesisMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Yoav Goldberg. FEATURES FOR NLP PROBLEMS, pages 60–69. Morgan and Claypool, 2017Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jonathan Taylor. Deep Lear- ning, pages 399–467. Springer International Publishing, Cham, 2023.Ker-I. Ko and Harvey Friedman. Computational complexity of real functions. Theoretical Computer Science, 20(3):323–352, 1982Thalom Lappin and Chris Fox. Plurals, pages 504–505. Blackwell Publishing Ltd, 2015Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean. Efficient estimation of word represen- tations in vector space, 2013.Xin Rong. word2vec parameter learning explained, 2016.McMahan Brtian Rao Delip. Foundational components of neural networks. In Natural Language Processing with PyTorch, chapter 3, pages 44 – 51. O’Reilly Media, 2019.ORIGINALTrabajo de gradoTrabajo de gradoapplication/pdf314221https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/acc76090-350f-4556-b32a-b048575a9bbe/download4e60067aa92c8b9abee818d124775cbcMD51Licencia de uso y autorizaciónLicencia de uso y autorizaciónapplication/pdf636365https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/4fa0c949-0d90-4024-9780-53e308c4898d/download0d9f65a5acacaab9979cfee8acae0f8cMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/978de062-0b15-499c-bf89-fc1acdf59a44/download997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD52THUMBNAILTrabajo de grado.jpgTrabajo de grado.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6272https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/253b2668-2877-4579-adef-0181e3483867/downloadcaeb8e4f76e144faf80ef541012e6984MD54Licencia de uso y autorización.jpgLicencia de uso y autorización.jpgIM 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