Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Word2Vec est un modèle de langage vectoriel qui se distingue par sa capacité à capturer les relations sémantiques entre les mots en les représentant sous forme de vecteurs dans un espace multidimensionnel. La force de ce modèle réside dans son entraînement et son optimisation, ce qui permet de créer des représentations utiles et efficaces pour de nombreuses tâches de Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP).
L'entraînement du modèle Word2Vec repose principalement sur deux architectures : CBOW (Continuous Bag of Words) et Skipgram.
CBOW (Continuous Bag of Words) : Cette architecture prédit un mot cible en fonction de son contexte. En d'autres termes, elle utilise les mots entourant un mot donné pour prédire ce mot. Cela permet d'apprendre des représentations efficaces pour des mots communs en capturant les relations entre les mots de leur contexte.
Skipgram : Contrairement à CBOW, le modèle Skipgram prédit le contexte d'un mot cible donné. Cette méthode apprend des représentations vectorielles qui sont utiles pour les mots rares en mettant l'accent sur la prédiction du contexte dans lequel le mot apparaît.
Pour obtenir les meilleures représentations vectorielles possibles, il est crucial d'optimiser le modèle Word2Vec. Voici quelques techniques couramment utilisées :
Négative Sampling : Au lieu de mettre à jour les poids de tous les mots du corpus pour une seule prédiction, on ne met à jour qu’un petit sousensemble de mots. Cela accélère grandement le processus d'entraînement.
Subsampling des mots fréquents : Cette technique réduit la fréquence des mots très communs, comme les articles et les prépositions, en les échantillonnant moins souvent. L'objectif est de se concentrer sur les mots plus informatifs, ce qui améliore la qualité des vecteurs générés.
Taille de la fenêtre contextuelle : La taille de la fenêtre contextuelle (le nombre de mots autour d’un mot cible utilisés pour la prédiction) peut également influencer la qualité du modèle. Une plus grande fenêtre peut capturer des relations sémantiques plus larges, tandis qu'une plus petite fenêtre permet de saisir des relations plus spécifiques.
Le processus d'entraînement et d'optimisation du modèle Word2Vec est crucial pour obtenir des représentations vectorielles de haute qualité. Ces représentations peuvent ensuite être intégrées dans diverses applications NLP comme la traduction automatique, l'analyse de sentiments, et la recherche sémantique.