Carolina produz um relatório em que compara os mod...

Q: 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

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

457941201294538

Ano: 2024Banca: FGVOrganização: TRF - 1ª REGIÃODisciplina: Linguagens de ProgramaçãoTemas: Frameworks de Desenvolvimento de Software

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:

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Carolina produz um relatório em que compara os modelos de represent...

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