Ao ser contratado por uma empresa da área de e-commerce, o cientista de dados Pedro foi alocado a um importante projeto: desenvolver um classificador para análise de sentimentos considerando as opiniões emitidas no Twitter pelos clientes dessa empresa. Para o início do trabalho, Pedro recebeu um pequeno conjunto de dados de tweets parcialmente anotados, que foram coletados da rede social por intermédio de uma API, usando como palavras-chave na busca os nomes de diversas empresas de e-commerce.

Como parte das escolhas de técnicas a serem utilizadas no projeto, Pedro optou pelo uso de word embeddings, com o objetivo de resolver o problema muito comum em processamento de linguagem natural de: