Vecteur contextuel

Définition

Un vecteur contextuel est une représentation répartie 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 contextuel

vecteur-mot

plongement lexical (usage plus rare)

plongement de mot (usage plus rare)

Anglais

word embedding

contextual word embedding

contextual word representation

context vector

contextual vector

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