Which method is used to convert a list of context words into a single vector in the continuous bag-of-words (CBOW) model?

Đáp án đúng: "Averaging context word embeddings". Trong CBOW, mỗi từ ngữ cảnh quanh từ đích được tra ra vector embedding từ ma trận đầu vào, rồi các vector này được lấy trung bình (hoặc cộng) thành một vector ẩn duy nhất; vector đó nhân với ma trận đầu ra và qua softmax để đoán từ trung tâm. Lấy trung bình làm thứ tự từ không còn ý nghĩa, đúng tinh thần bag of words. "Concatenating word embeddings" là cách của mô hình ngôn ngữ nơ-ron cửa sổ cố định, giữ vị trí từng từ và làm vector dài theo kích thước cửa sổ, không phải cách CBOW gộp ngữ cảnh. "Summing word frequencies" cộng tần suất xuất hiện, tức làm việc với số đếm kiểu bag of words truyền thống chứ không với vector embedding học được. "Taking the dot product" là phép tính điểm giữa vector ẩn và vector đầu ra của từng từ ứng viên ở lớp ra, nó cho một số vô hướng chứ không gộp nhiều từ ngữ cảnh thành một vector.