Las representaciones BoW y TF-IDF son vectores dispersos que codifican únicamente frecuencias de aparición, sin capturar ninguna relación semántica entre términos. Dos palabras sinónimas como “nave” y “barco” tendrán vectores ortogonales en TF-IDF aunque signifiquen lo mismo. Los embeddings, en cambio, son vectores densos de baja dimensión entrenados para que palabras con contextos similares queden cerca en el espacio vectorial: la distancia entre vectores refleja similitud de significado, no de forma superficial. Esto permite detectar analogías, sinonimia y relaciones conceptuales imposibles de capturar con conteos

Homework assignment 7 DATA 101 Spring 2026.