« Word2vec » : différence entre les versions
m (Remplacement de texte — « == Domaine == » par « == en construction == <small>Entrez ici les domaines et catégories...</small> ») |
m (Remplacement de texte — « <small>Entrez ici les domaines et catégories...</small> » par « ») |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== en construction == | == en construction == | ||
[[Category:Vocabulary]] | [[Category:Vocabulary]] | ||
[[Catégorie:Apprentissage profond]] | [[Catégorie:Apprentissage profond]] | ||
Version du 3 juillet 2019 à 10:21
en construction
Définition
Mot-à-vecteur (word2vec) est un algorithme pour produire des représentations vectorielles denses de mots appelé vecteurs-mots (en anglais word embeddings ou word vector). Typiquement, les vecteurs-mots sont utilisés pour enrichir les entrées textuelles dans un algorithme d'apprentissage profond. Les vecteurs-mots ont des propriétés intéressantes, par exemple, on peut les additionner ou les soustraire vecteur('reine') ~= vecteur('roi') - vecteur('homme') + vecteur('femme'). Il existe deux variantes de l'algorithme : l'algorithme PVM (en anglais Skip-Gram) un algorithme qui cherche à prédire les mots voisins d’un mot donné, et l'algorithme PMV (en anglais CBOW) qui cherche à prédire un mot à partir de ses mots voisins.
Français
mot-à-vecteur
word2vec
Anglais
word2vec
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki
