Vecteur sémantique compact

Définition

Modèle résultant de l'opération mathématique qui permet de passer d'une représentation catégorielle à une nouvelle représentation vectorielle continue (i.e. des nombres réels) où les objets similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont proches dans l'espace vectoriel où sont définis ces vecteurs (typiquement par un algorithme qui réduit la dimension de la représentation afin de rapprocher les objets similaires et éloigner les objets différents).

Compléments

La modélisation vectorielle, bien que souvent appliquée aux mots, ne se limite pas à ces derniers et peut être appliquée à des phrases, des documents, des paragraphes, etc.

On distingue trois principaux usages des plongements:

• identifier les plus proches voisins d'un objet ou d'une concept;
• enrichir l'entrée de données d'un algorithme;
• visualiser des objets ou des concepts et leurs relations.

Français

représentation vectorielle continue

plongement vectoriel

plongement

Anglais

embedding

Source: Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages.

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source: Google, Glossaire du machine learning.