added explanation

word2vec_got.ipynb

@@ -8,6 +8,16 @@
     "Neste notebook, faremos uma análise dos roteiros da série Game of Thrones utilizando Word2Vec. Este dataset pode ser encontrado [aqui](https://www.kaggle.com/anderfj/game-of-thrones-series-scripts-breakdowns) "
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Breve explicação\n",
+    "A suposição feita pelo word2vec é a de que duas palavras que compartilham contextos semelhantes, também irão compartilhar uma representação vetorial semelhante do modelo. Por exemplo, se palavras como \"cachorrinho\" e \"fofo\" forem frequentemente usadas em situações semelhantes, logo, essas mesmas palavras também terão vetores similares em sua representação segundo o word2vec. \n",
+    "\n",
+    "É através desta suposição que o word2vec consegue encontrar relações entre as palavras em um dataset, computar a similaridade entre elas e usar a sua representação em vetores para essas palavras como input para outras aplicações, como classificação de texto ou clustering. "
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
@@ -825,7 +835,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 23,
+   "execution_count": 52,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
@@ -836,7 +846,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 24,
+   "execution_count": 53,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -845,7 +855,7 @@
        "'tywin_lannister'"
       ]
      },
-     "execution_count": 24,
+     "execution_count": 53,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }