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^h English (en)	* '''Negative sampling''' — instead of computing the full {{Term\|softmax}}, the model contrasts the true context word against <math>k</math> randomly sampled "negative" words. * '''Hierarchical {{Term\|softmax}}''' — organises the vocabulary in a binary tree, reducing the {{Term\|softmax}} cost from <math>O(V)</math> to <math>O(\log V)</math>.
^h Spanish (es)	* '''Muestreo negativo''' — en lugar de calcular la {{Term\|softmax\|softmax}} completa, el modelo contrasta la palabra de contexto verdadera con <math>k</math> palabras «negativas» muestreadas aleatoriamente. * '''{{Term\|softmax\|Softmax}} jerárquica''' — organiza el vocabulario en un árbol binario, reduciendo el coste de la {{Term\|softmax\|softmax}} de <math>O(V)</math> a <math>O(\log V)</math>.
^h Chinese (zh)	* '''负采样''' — 模型不计算完整的 {{Term\|softmax\|softmax}}，而是将真实的上下文词与 <math>k</math> 个随机采样的「负」词进行对比。 * '''分层 {{Term\|softmax\|softmax}}''' — 将词汇表组织成二叉树，把 {{Term\|softmax\|softmax}} 的代价从 <math>O(V)</math> 降到 <math>O(\log V)</math>。