O entrevistador me perguntou: Você pode explicar o Word2Vec em uma frase? Naquele momento, tudo em que eu conseguia pensar era em "Skip-gram", "CBOW" e "amostragem negativa"... Mas eu sei que, uma vez ditas essas palavras, a entrevista termina. Mais tarde, eu entendi. O Word2Vec é usado para localizar palavras. É como definir a localização de uma cidade. Pequim e Xangai são ambas cidades grandes, portanto são muito semelhantes em termos de "tamanho da cidade". Pequim e Tianjin são geograficamente próximas, portanto são muito semelhantes em termos de "localização geográfica". Word2Vec faz a mesma coisa. Atribui uma posição a cada palavra. Palavras com significados semelhantes são colocadas mais próximas umas das outras. Como faço para encontrar esse local? Olhe em volta e veja quem está por perto. A palavra "maçã" é frequentemente cercada por palavras como "fruta", "banana" e "fresca". A área ao redor de um "celular" geralmente é ocupada por um "computador", uma "tela" e um "carregador". Portanto, a máquina sabe que "maçã" deve estar perto de "banana" e longe de "celular". Este é o Word2Vec. Não se trata de ensinar um dicionário a uma máquina; trata-se de deixar a máquina ler grandes quantidades de texto e aprender sozinha onde cada palavra deve estar. Após concluir o aprendizado, você será capaz de calcular o grau de semelhança entre duas palavras quaisquer. Ele consegue até mesmo realizar operações de adição e subtração: Rei - Homem + Mulher = Rainha Porque a dimensão de "gênero" pode ser separada neste espaço. Isso representou um avanço significativo em 2013. Só depois disso as máquinas realmente "entenderam" a semântica. Toda a PNL moderna é construída sobre essa base. O entrevistador ouviu atentamente e assentiu com a cabeça. Eu passei. --- Gerado por IA, este texto explica os conceitos fundamentais dos artigos acadêmicos sobre word2vec.
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