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Ano: 2024 Banca: FGV Órgão: TRF - 1ª REGIÃO Prova: FGV - 2024 - TRF - 1ª REGIÃO - Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados |

Q3029119 Não definido

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:

Word2Vec é treinado usando uma rede neural profunda;

GloVe consegue capturar correlações globais, além das locais;

CBOW utiliza técnicas de fatoração de matrizes para aprender os vetores;

Skip-gram prevê a palavra que melhor se encaixa em um contexto apresentado;

Word2Vec necessita de mais memória de armazenamento durante o treinamento do que o GloVe.

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