Questão de Inteligência Artificial · CEBRASPE TCU 25 AUFC 2025 (nº 170)

O Word2Vec é um modelo de aprendizado de máquina (não profundo) que usa uma rede neural rasa (com apenas uma camada oculta) para gerar vetores numéricos (representações distribuídas) que capturam o significado das palavras a partir do contexto em que aparecem. Ele não usa mecanismos de atenção, que são uma tecnologia mais recente de modelos como o Transformer.

• Correta: Errado. O item erra ao afirmar que o Word2Vec é um modelo de "aprendizado profundo" e que utiliza "redes neurais com várias camadas e mecanismos de atenção", pois ele é uma rede neural rasa (uma camada oculta) e sem atenção.

Como ficaria certo: O Word2Vec é um modelo de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural rasa (com uma única camada oculta) para aprender representações distribuídas de palavras a partir de grandes corpora textuais, sem usar mecanismos de atenção.