Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
GloVe, acronyme de Global Vectors for Word Representation, est une technique avancée de représentation vectorielle des mots développée par les chercheurs de l'Université de Stanford. Contrairement à d'autres approches basées sur le contexte local, GloVe intègre des informations globales de cooccurrence provenant d'un large corpus de texte. En d'autres termes, GloVe utilise la statistique de la cooccurrence pour construire des vecteurs de mots. En entraînant le modèle sur des matrices de cooccurrence d'un corpus donné, GloVe parvient à capturer à la fois les propriétés sémantiques et syntactiques des mots. Cette approche permet d'aboutir à des vecteurs de mots qui reflètent non seulement la similarité contextuelle mais aussi la distance sémantique entre les termes.
La méthodologie de GloVe repose principalement sur la construction et la factorisation d'une matrice de cooccurrence qui compte combien de fois chaque mot apparaît dans le contexte de chaque autre mot. La principale équation utilisée par GloVe se présente ainsi :
[ \log(X{ij}) = wi^T \cdot wj + bi + bj + \log(X{ij}) ]
Où (X{ij}) peut être vu comme une mesure du nombre de fois que le mot (j) cooccupe dans le contexte du mot (i). Comparativement, Word2Vec utilise des approches telles que CBOW (Continuous Bag of Words) et Skipgram pour ajouter des contextes locaux d'apprentissage. Ainsi, alors que Word2Vec se base sur les contextes immédiats autour d'un mot donné, GloVe exploite la matrice globale de cooccurrence pour chaque paire de mots. Cette différence fondamentale confère à GloVe une robustesse accrue lorsqu'il s'agit de capturer les relations globales et analogies entre les mots.
GloVe est principalement utilisé dans des applications qui nécessitent une compréhension approfondie des relations sémantiques entre les mots. Par exemple, dans le traitement automatique du langage naturel (NLP), GloVe peut améliorer les tâches telles que l'analyse de sentiment, la reconnaissance d'entités nommées, et même dans les systèmes de recommandation. GloVe est également intégré dans diverses architectures de deep learning pour renforcer la performance des réseaux neuronaux en utilisant des vecteurs de mots préentraînés. Des entreprises comme Google et Facebook utilisent des représentations vectorielles dérivées de GloVe pour optimiser leurs systèmes de recherche et de traitement du langage.