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El problema más típico en un análisis de lenguaje natural es encontrar sinónimos de palabras fuera de vocabulario (OOV). Cuando alguien intenta entender una oración que contiene una palabra OOV, la persona determina el significado más apropiado de una palabra de reemplazo utilizando los significados de las palabras de co-ocurrencia bajo el mismo contexto basado en el sistema conceptual aprendido. En este estudio, se propone un algoritmo de relación palabra-a-vector y conceptual (Word2VnCR) que reemplaza una palabra OOV que conduce a un análisis morfémico erróneo con un sinónimo apropiado. El algoritmo Word2VnCR es una mejora sobre el algoritmo convencional Word2Vec, que tiene un problema al sugerir una palabra de reemplazo al no determinar la similitud de la palabra. Después de que se lleva a cabo el aprendizaje de la incrustación de palabras utilizando el conjunto de datos de aprendizaje, se extraen los candidatos a palabras de reemplazo de la palabra OOV. Las similitudes semánticas de los candidatos a palabras
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