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== Définition ==
==Définition==
Représentation répartie issue de l'apprentissage automatique visant à représenter les mots d'un corpus, leurs cooccurrents et leur contexte sous formes de vecteurs de nombres réels.  
Représentation répartie issue de l'apprentissage automatique visant à représenter les mots d'un corpus, leurs cooccurrents et leur contexte sous formes de vecteurs de nombres réels.  


Note : La représentation répartie obtenue a comme propriété que les mots apparaissant dans des contextes similaires possèdent des vecteurs qui sont relativement proches.  
Note: la représentation répartie obtenue a comme propriété que les mots apparaissant dans des contextes similaires possèdent des vecteurs qui sont relativement proches.  


Des représentations par vecteurs-mots populaires sont [[word2vec]] et [[GloVe]].
Des représentations par vecteurs-mots populaires sont [[word2vec]] et [[GloVe]].


== Français ==
==Français==
'''vecteur-mot'''  
'''vecteur-mot''' n.m.


'''plongement lexical'''  
'''plongement lexical''' n.m.


'''plongement de mot'''
'''plongement de mot''' n.m.


'''représentation lexicale'''
'''représentation lexicale''' n.f.


== Anglais ==
==Anglais==
'''word embedding'''
'''word embedding'''


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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: 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.


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino ]]
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Version du 4 juillet 2019 à 10:46


Définition

Représentation répartie issue de l'apprentissage automatique visant à représenter les mots d'un corpus, leurs cooccurrents et leur contexte sous formes de vecteurs de nombres réels.

Note: la représentation répartie obtenue a comme propriété que les mots apparaissant dans des contextes similaires possèdent des vecteurs qui sont relativement proches.

Des représentations par vecteurs-mots populaires sont word2vec et GloVe.

Français

vecteur-mot n.m.

plongement lexical n.m.

plongement de mot n.m.

représentation lexicale n.f.

Anglais

word embedding

word vector



Source : https://fr.wiktionary.org/wiki/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 : Termino