Word Embeddings — Deep Dive + Problem: Information Gain

Word Embeddings são um conceito fundamental em PNL e Machine Learning, que representam palavras como vetores em um espaço multidimensional para capturar relações semânticas. Essa representação densa é crucial para modelos de ML como classificação de texto e análise de sentimento, superando as limitações da codificação one-hot.