« Vecteur-mot » : différence entre les versions


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==Français==
==Français==


'''vecteur contextuel'''
'''vecteur-mot'''


'''vecteur-mot'''
'''plongement lexical'''


'''plongement lexical''' <small>(<i>usage plus rare</i>)</small>
'''plongement de mot'''
 
'''plongement de mot''' <small>(<i>usage plus rare</i>)</small>


==Anglais==
==Anglais==


'''word embedding'''
'''word embedding'''
'''contextual word embedding'''
'''contextual word representation'''
'''context vector'''
'''contextual vector'''


'''word vector'''
'''word vector'''

Version du 11 octobre 2022 à 13:36

Définition

Un vecteur mot est une représentation distribuée et dense sous la forme de nombres. La modélisation par vecteur contextuel, bien que souvent appliquée aux mots, ne se limite pas à ces derniers et peut être appliquée à des phrases, des paragraphes, des documents, etc.

La représentation par vecteur contextuel a comme propriété que les mots apparaissant dans des contextes similaires possèdent des vecteurs qui sont relativement proches. Il en découle que la distance entre des vecteurs contextuels de concepts similaires (ex. bouteille, gobelet) est plus faible que celle mesurée entre des concepts sémantiquement éloignés (ex. bouteille, moucheron).

Un vecteur contextuel est obtenu par apprentissage automatique ou analyse de cooccurrence ou de voisinage de données.

Compléments

Détail technique, on part typiquement d’un corpus représenté par un lexique parcimonieux de plusieurs milliers d'attributs vers une représentation compacte de quelques centaines d’attributs. Voir Parcimonie des données

Des représentations par vecteur contextuels populaires sont word2vec et GloVe.

Français

vecteur-mot

plongement lexical

plongement de mot

Anglais

word embedding

word vector

Source: Wiktionnaire, Plongement lexical

Source: Turenne, Nicolas (2016). Analyse de données textuelles sous R, Londres, Éditions ISTE, 318 pages.

Source: Nagoudi, El Moatez Billah; Jérémy Ferrero et Didier SchwabDidier Schwab (2017). Amélioration de la similarité sémantique vectorielle par méthodes non-supervisées, Actes de la24e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2017), Orléans, France, 9 pages.

Source: Bernier Colborne, Gabriel (2016). Aide à l'identification de relations lexicales au moyen de la sémantique distributionnelle et son application à un corpus bilingue du domaine de l'environnement, thèse de doctorat, Université de Montréal, 265 pages.

Source : kdnuggets

Source: Termino