Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La comparaison des performances entre les modèles de langage vectoriels Word2Vec, GloVe et FastText est essentielle pour choisir l'algorithme le plus adapté à une tâche de traitement du langage naturel (NLP).
Word2Vec utilise deux architectures principales : CBOW (Continuous Bag of Words) et Skipgram. CBOW prédit un mot à partir de son contexte, tandis que Skipgram fait le contraire, en prédisant le contexte à partir d'un mot donné. Word2Vec est réputé pour son efficacité et sa capacité à capturer les relations sémantiques entre les mots, mais il a des difficultés avec les mots hors vocabulaire.
GloVe (Global Vectors for Word Representation) repose sur une approche différente basée sur les cooccurrences globales des mots dans un large corpus. Il est particulièrement performant pour capturer les régularités sémantiques et les analogies linguistiques. Cependant, son approche demande plus de ressources de calcul pour l'entraînement par rapport à Word2Vec.
FastText, développé par Facebook, améliore Word2Vec en segmentant les mots en sousmots (ngrammes). Cette caractéristique permet à FastText de mieux gérer les mots rares ou hors vocabulaire, ce qui en fait un choix idéal pour les langues complexes avec des morphologies riches.
En résumé, chaque modèle a ses forces et faiblesses : Word2Vec est rapide et efficace, mais limité aux mots dans le vocabulaire d'entraînement. GloVe est performant pour les relations sémantiques globales, mais coûteux en termes de calcul. FastText est adapté aux langues complexes et aux mots rares, mais peut être plus lent à entraîner.
Le choix du modèle dépend largement du contexte et des besoins spécifiques du projet. Voici quelques critères à considérer :
En conclusion, il n'y a pas de modèle universellement meilleur. Le choix doit toujours être guidé par les besoins spécifiques du projet en termes de performance, vitesse, et ressources disponibles.