Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Word2Vec est un modèle de langage vectoriel développé par une équipe dirigée par Tomas Mikolov chez Google en 2013. Ce modèle a révolutionné le domaine du traitement du langage naturel (NLP) en rendant possible la modélisation des relations sémantiques entre les mots sous forme de vecteurs mathématiques. Word2Vec repose sur l'idée que les mots ayant des contextes similaires ont des significations similaires, un concept capturé par la célèbre phrase de J.R. Firth : "You shall know a word by the company it keeps."
Le modèle Word2Vec fonctionne principalement selon deux approches : CBOW (Continuous Bag of Words) et Skipgram. Ces deux architectures permettent de transformer des mots en vecteurs numériques tout en conservant leurs relations contextuelles.
CBOW (Continuous Bag of Words) : Cette architecture prédit un mot en fonction des mots qui l'entourent dans une phrase. Il s'agit d'une méthode prédictive où le contexte (les mots voisins) contribue à prédire le mot cible. Cela tend à être plus rapide et efficace pour des ensembles de données volumineux.
Skipgram : Contrairement à CBOW, le modèle Skipgram fonctionne en prenant un mot en entrée et en prédisant les mots de son contexte environnant. Cette méthode est souvent plus performante pour des ensembles de données plus petits et pour capturer des relations contextuelles plus rares.
L'entraînement du modèle Word2Vec se fait généralement sur de vastes corpus afin de couvrir une large gamme de contextes linguistiques. L’optimisation utilise des méthodes telles que la négative sampling et hierarchical softmax pour améliorer l'efficacité et la qualité des vecteurs générés.
Word2Vec est largement apprécié dans la communauté NLP en raison de sa capacité à capturer des relations sémantiques subtiles. Les vecteurs produits sont souvent utilisés dans une variété de tâches NLP telles que la classification de textes, la détection de similarité de documents, et même pour des applications plus avancées comme la génération de texte et la traduction automatique.
En somme, Word2Vec marque une étape importante dans l'évolution des modèles de langage vectoriels. En transformant les mots en vecteurs tout en préservant les relations sémantiques, il ouvre la porte à une meilleure compréhension et à une manipulation plus sophistiquée du langage naturel.