Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette section, nous allons explorer deux architectures fondamentales du modèle Word2Vec : CBOW (Continuous Bag of Words) et Skipgram. Comprendre ces architectures est essentiel pour saisir comment Word2Vec apprend les représentations vectorielles des mots.
Le Continuous Bag of Words (CBOW) est une des approches utilisées par Word2Vec pour créer des embeddings de mots. Le principe de CBOW est de prédire un mot cible basé sur le contexte qui l'entoure. Par exemple, pour la phrase "le chat est sur le tapis", si l'on prend "est" comme mot cible, le modèle CBOW utilise les mots "le", "chat", "sur", et "le" pour prédire "est". Ce modèle est particulièrement efficace pour les tâches où les phrases sont cohérentes et structurées.
CBOW tend à mieux fonctionner sur les grandes bases de données textuelles, car il regroupe les contextes pour prédire un mot, ce qui rend le processus d’entraînement plus rapide.
Le Skipgram suit un processus inverse par rapport à CBOW. Au lieu de prédire un mot cible à partir de son contexte, Skipgram prédit les mots contextuels à partir d’un mot cible. En reprenant l’exemple précédent, si "est" est le mot cible, Skipgram va essayer de prédire les mots "le", "chat", "sur", et "le".
Skipgram est généralement plus efficace pour les bases de données de plus petite taille et les scénarios où les mots rares ont une importance significative. Il tend à capturer des relations sémantiques plus fines, même sur des vocabulaires limités.
En résumé, CBOW et Skipgram sont deux architectures complémentaires qui permettent à Word2Vec de transformer des mots en vecteurs mathématiques de manière efficace et précise. Le choix entre CBOW et Skipgram dépend principalement des besoins spécifiques du projet et des caractéristiques du dataset utilisé.