Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'utilisation de FastText dans les langues complexes présente plusieurs avantages distincts par rapport à d'autres modèles de langage vectoriels comme Word2Vec ou GloVe. Ces avantages découlent principalement de la capacité de FastText à travailler avec des sousmots, une caractéristique particulièrement cruciale pour les langues avec des morphologies riches et complexes.
Certaines langues, comme le finnois, le hongrois ou encore le turc, présentent une morphologie extrêmement riche et complexe. Par exemple, en turc, un mot peut avoir plusieurs suffixes qui modifient son sens. Dans ce cas, l’approche basée sur les sousmots de FastText permet de mieux capturer les relations sémantiques. FastText décompose les mots en ngrammes et entraîne des vecteurs pour ces ngrammes. Cette méthode aide à capturer les similitudes entre des mots qui partagent des segments communs, même s'ils apparaissent rarement ou jamais dans leur forme complète dans le corpus d'entraînement.
Les néologismes (nouvelles créations de mots) et les variantes dialectales qui sont courantes dans les langages parlés et certaines langues écrites posent aussi un défi massif pour les modèles traditionnels. Les modèles comme Word2Vec ne peuvent pas gérer les mots hors vocabulaire (OOV). Mais FastText, grâce à sa décomposition des mots en sousmots, peut efficacement représenter ces nouvelles formes de mots.
Prenons l'exemple de l'allemand, où les mots peuvent se combiner pour en former de nouveaux, comme "Haus" (maison) et "Schuh" (chaussure) pour former "Hausschuh" (chausson). FastText pourra reconnaître les sousmots "Haus" et "Schuh" et comprendre qu'ils se réfèrent à quelque chose de similaire, contrairement à un modèle de type Word2Vec qui traiterait "Hausschuh" comme un tout nouveau terme séparé.
Souvent, dans la traduction automatique, les langues avec des morphologies complexes posent un défi particulièrement difficile. FastText aide à améliorer la qualité des traductions automatiques en fournissant des représentations plus robustes pour les différents morphèmes qui composent chaque mot.
L'intégration de FastText dans des tâches telles que le reconnaissance d'entités nommées (NER) ou la classification de textes a montré des améliorations significatives, en particulier dans les langues avec une abondance de formes de mots différentes. Par exemple, en russe, où la déclinaison des noms est complexe, FastText permet de traiter efficacement cette variation morphologique, améliorant ainsi la performance globale des tâches NLP.
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