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Fluxograma

NPL

yasmin ceballos Espanhol

Conteúdo do fluxograma

  1. NLP

  2. Frecuencias y diccionarios

  3. Embeddings

  4. Transformers

  5. One hot encoding: Representación por vectores de tamaño n (tamaño del texto)

    N-grams: Representación por vectores con frecuencia de palabras en los textos.

  6. Representación por medio de vectores con menor dimensión, mediante la agrupación de atributos realizadas por redes neuronales recurentes:

    Word2Vec

    Doc2Vec

    GloVe

    FastText

  7. Mecanismos de atención que permiten la relación entre palabras lejanas. Tiene un sistema de encoding y decoding por capas. Puede funcionar con redes neuronales recurrentes cuya capa de recurrencia se remplaza por un modelo de "self attention":

    ElMo

    BERT

    GPT-2

    GPT-3

    Retro

Informações

Descrição
Fluxograma sobre NPL, criado por yasmin ceballos em 27-02-2022.
Criado por
yasmin ceballos
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