Update README.md

README.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 Componente python que simplifica o processo de criação de um modelo `Doc2Vec` [`Gensim 4.0.1`](https://radimrehurek.com/gensim/) com facilitadores para geração de um vocab personalizado e com a geração de arquivos de curadoria.
 - se você não sabe o que é um modelo de similaridade, em resumo é um algoritmo não supervisionado para transformar frases ou documentos em vetores matemáticos que podem ser comparados retornando um valor que representa a similaridade semântica entre dois ou mais documentos. Nesse contexto a máquina 'aprende' o vocabulário treinado e o contexto em que as palavras aparecem, permitindo identificar a similaridade entre os termos, as frases e os documentos.
-  - alguns links para saber mais: [`me Amilar 2018`](https://repositorio.idp.edu.br/handle/123456789/2635), [`Gensim 4.0`](https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/tutorials/run_doc2vec_lee.html), [`ti-exame`](https://www.ti-enxame.com/pt/python/como-calcular-similaridade-de-sentenca-usando-o-modelo-word2vec-de-gensim-com-python/1045257495/)
+  - alguns links para saber mais: [`me Amilar 2018`](https://repositorio.idp.edu.br/handle/123456789/2635), [`Gensim 4.0.1 Doc2Vec`](https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/tutorials/run_doc2vec_lee.html), [`ti-exame`](https://www.ti-enxame.com/pt/python/como-calcular-similaridade-de-sentenca-usando-o-modelo-word2vec-de-gensim-com-python/1045257495/)
 - Com essa comparação vetorial, é possível encontrar documentos semelhantes a um indicado, agrupar documentos semelhantes de uma lista de documentos e monitorar documentos que entram na base ao compará-los com os documentos marcados como importantes para monitoramento. 
 - Esse é um repositório de estudos, analise, ajuste, corrija e use os códigos como desejar.
 - O core desse componente é o uso de um Tokenizador Inteligente que usa as configurações dos arquivos contidos na pasta do modelo para tokenizar os arquivos de treinamento e os arquivos novos para comparação no futuro.