Análisis y aplicaciones del método de Glove en el procesamiento del lenguaje natural: fundamentos e Implementación
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Resumen
This work covers the GloVe (Global Vectors) model, developed by Stanford University in 2014 in his article "GloVe: Global Vectors for Word Representation"[7]. The methodology will be Qualitative-Quantitative type and the type of research aims to be explanatory. It is proposed establish a contextualization of the GloVe method, which allows a thorough understanding of the mathematical-theoretical foundation behind this model, exemplify it manually and with a simulation in Python that reveals its applicability in the world of "Natural Processing Language” and that serves as a basis for future research in the Deep Learning topic.
Descripción
Este trabajo abarca el modelo de GloVe (Global Vectors), desarrollado por la Universidad de Stanford en 2014 en su artículo "GloVe: Global Vectors for Word Representation"[7]. La metodología será de tipo Cualitativa-Cuantitativa y el tipo de investigación pretende ser de tipo explicativo. Se propone establecer una contextualización del método de GloVe, que permita comprender a fondo la fundamentación matemático-teórica que hay detrás de este modelo, ejemplificarlo manualmente y con una simulación en Python que de a conocer su aplicabilidad en el mundo del "Natural Language Processing" (Procesamiento del lenguaje natural) y que sirva de base para futuras investigaciones en el tema del Deep Learning.
Palabras clave
Incrustaciones de palabras, Procesamiento del lenguaje natural, Coocurrencia, Word2Vec, Latent semantic analysis (LSA)