Word embedding: differenze tra le versioni

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{{C|Verificare se esistano equivalenti italiani, attestati in letteratura, di termini come "Word embedding", "Thought vector" e "t-distributed stochastic neighbor embedding".|informatica|settembre 2018}}

Il '''word embedding''' (tradotto letteralmente ''[[immersione (matematica)|immersione]] di parole'') anche conosciuto come rappresentazione distribuita delle parole<ref>[http://delivery.acm.org/10.1145/1860000/1858721/p384-turian.pdf?ip=217.77.82.234&id=1858721&acc=OPEN&key=4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35%2E6D218144511F3437&CFID=737338914&CFTOKEN=22047528&__acm__=1489149625_322ca081b3a225a45600ec89749f2a72 Turian, Joseph, Lev Ratinov, and Yoshua Bengio. "Word representations: a simple and general method for semi-supervised learning." Proceedings of the 48th annual meeting of the association for computational linguistics. Association for Computational Linguistics, 2010.]</ref> permette di memorizzare le informazioni sia semantiche che sintattiche delle parole partendo da un [[corpus]] non annotato<ref>[{{Cita web |url=http://www.aclweb.org/anthology/N13-1#page=784 |titolo=Mikolov, Tomas, Wen-tau Yih, and Geoffrey Zweig. "Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations." Hlt-naacl. Vol. 13. 2013.] |accesso=10 marzo 2017 |urlarchivio=https://web.archive.org/web/20161130114210/http://www.aclweb.org/anthology/N13-1#page=784 |dataarchivio=30 novembre 2016 |urlmorto=sì }}</ref> e costruendo uno [[spazio vettoriale]] in cui i vettori delle parole sono più vicini se le parole occorrono negli stessi contesti linguistici, cioè se sono riconosciute come semanticamente più simili (secondo l'ipotesi della [[semantica distribuzionale]]).

==Definizione==