🎒 Ficha de estudio — P05 · Estimación eficiente de representaciones de palabras en un espacio vectorial
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Paper: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space (2013)
Nivel: L2 · Notebook: P05_word2vec.ipynb
El significado distribucional se vuelve barato: vectores densos entrenables sobre miles de millones de palabras.
- Lee la pasada 1 de la ficha: título, resumen, figuras. 10 minutos, sin fórmulas.
- Responde por escrito: ¿qué problema resolvía? Compáralo con: «Representar palabras como identificadores dispersos (one-hot) impide medir similitud; los modelos neuronales de lenguaje previos eran demasiado costosos.»
- Abre el notebook y escribe tu predicción (sección 7) antes de ejecutar nada.
- Ejecuta y contrasta. Si acertaste, explica por qué; si fallaste, explica qué supusiste mal.
- Haz el anti-patrón (sección 11) y su corrección. Es la parte que más se evalúa.
- Escribe una limitación de la miniatura y una del paper. No las copies de la ficha.
- Sé qué se hacía antes de este paper y por qué no bastaba.
- Puedo dibujar el mecanismo sin mirar.
- Ejecuté la miniatura e interpreté su salida sin repetir el texto de la ficha.
- Sé nombrar una cosa que el paper no demostró.
- Sé qué idea de las que suelen atribuírsele llegó en realidad después.
- Puedo conectar este hito con el siguiente en una frase.
embeddingsskip-gramCBOWmuestreo negativohipótesis distribucionalanalogías