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Nos últimos anos, a semântica distributiva ou modelos vectoriais para palavras foram propostos para capturar tanto as semelhanças sintácticas como semânticas entre palavras. Tais vetores podem ser obtidos para palavras como as utilizadas num grande corpus ou num determinado domínio. Uma vez que estes são modelos sem língua e podem ser obtidos de forma não supervisionada, são de interesse para línguas com poucos recursos, como o hindi. Começamos com uma visão geral que mostra que uma medida razoável da semelhança semântica em hindi parece ser capturada por um mapa vectorial de palavras.

Produktbeschreibung
Nos últimos anos, a semântica distributiva ou modelos vectoriais para palavras foram propostos para capturar tanto as semelhanças sintácticas como semânticas entre palavras. Tais vetores podem ser obtidos para palavras como as utilizadas num grande corpus ou num determinado domínio. Uma vez que estes são modelos sem língua e podem ser obtidos de forma não supervisionada, são de interesse para línguas com poucos recursos, como o hindi. Começamos com uma visão geral que mostra que uma medida razoável da semelhança semântica em hindi parece ser capturada por um mapa vectorial de palavras.
Autorenporträt
Pranjal Singh : B.Tech.-M.Tech. Dual Degree, Computer Science & Engineering, Indian Institute of Technology Kanpur.