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== Domaine ==
[[catégorie:Démo]] Catégorie Démo
[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond
== Définition ==
== 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'').


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'''


== Termes privilégiés ==
'''word2vec'''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''word2vec'''




word2vec
<small>


word2vec is an algorithm and tool to learn word embeddings by trying to predict the context of words in a document. The resulting word vectors have some interesting properties, for example vector('queen') ~= vector('king') - vector('man') + vector('woman'). Two different objectives can be used to learn these embeddings: The Skip-Gram objective tries to predict a context from on a word, and the CBOW objective tries to predict a word from its context.
[[Catégorie:Scotty2]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:ENGLISH]]

Version du 19 mai 2020 à 20:16

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).

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