Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le traitement du langage naturel (NLP) utilise différents modèles pour représenter les mots de manière à ce que les machines puissent comprendre et traiter le texte humain. Word2Vec, GloVe et FastText sont trois techniques populaires qui permettent d'obtenir des représentations vectorielles des mots, facilitant ainsi diverses tâches NLP comme la classification de texte, la traduction automatique et l'analyse de sentiments.
Développé par l'équipe de recherche de Google, Word2Vec crée des représentations vectorielles des mots en utilisant deux architectures principales : CBOW (Continuous Bag of Words) et SkipGram.
L'une des forces de Word2Vec est sa capacité à capturer des relations sémantiques et syntactiques entre les mots. Par exemple, la relation « roi homme + femme » résulte en une représentation vectorielle proche de « reine ».
Développé par l'université de Stanford, GloVe est un modèle basé sur des statistiques globales du texte. Contrairement à Word2Vec, qui utilise des contextes locaux des mots, GloVe construit une matrice de cooccurrence des mots, qui est ensuite factorisée pour produire les vecteurs de mots.
GloVe capte les analogies sémantiques de manière efficace grâce à son approche basée sur la probabilité de cooccurrence. Il excelle notamment dans des scénarios où les contextes globaux jouent un rôle crucial.
FastText, développé par Facebook, améliore les approches précédentes en tenant compte des morphologies des mots. Contrairement à Word2Vec et GloVe qui traitent chaque mot comme une unité distincte, FastText décompose les mots en ngrammes (sousparties de mots).
Cette méthode permet à FastText de générer des vecteurs pour des mots rares ou inexistants dans le corpus d'entraînement, améliorant ainsi la généralisation. FastText est particulièrement utile pour les langues ayant des morphologies riches.
Word2Vec, GloVe et FastText représentent des avancées significatives dans le domaine des représentations vectorielles des mots. Ils offrent chacun des avantages spécifiques selon les tâches et les données, et sont essentiels pour des applications avancées de NLP.
Word2Vec, CBOW, SkipGram, GloVe, FastText