Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La comparaison des performances entre Word2Vec, GloVe, et FastText est cruciale pour choisir le modèle le plus adapté à un projet de traitement du langage naturel (NLP). Chacun de ces modèles a des forces et des faiblesses spécifiques qui influencent leur performance selon le contexte.
Word2Vec utilise deux principales architectures : Continuous Bag of Words (CBOW) et Skipgram. CBOW prédit la probabilité d’un mot en fonction de son contexte. Skipgram fait l’inverse, en prédisant le contexte à partir d’un mot donné.
Les points forts de Word2Vec incluent sa rapidité d'entraînement et sa capacité à capturer des analogies sémantiques entre les mots. Cependant, cette technique ne prend pas en compte la fréquence globale des mots ni les cooccurrences globales.
GloVe (Global Vectors for Word Representation) est basé sur l'idée que les relations entre les mots peuvent être représentées en termes de leur cooccurrence dans un corpus donné. Méthodologie : GloVe construit une matrice de cooccurrence, puis décompose cette matrice pour obtenir les vecteurs. Contrairement à Word2Vec, GloVe incorpore des informations globales de cooccurrence, ce qui peut mener à des représentations plus robustes.
Cependant, GloVe peut être plus coûteux en termes de calcul et d’entraînement, ce qui pourrait le rendre moins pratique pour des corpus très larges.
FastText, développé par Facebook, améliore Word2Vec en représentant chaque mot non pas par un vecteur unique, mais par la somme des vecteurs de ses ngrammes. Cela permet à FastText de : Gérer efficacement les mots hors vocabulaire (OOV). Capturer les morphologies internes des mots, ce qui est particulièrement utile pour les langues complexes et les textes comportant des fautes d'orthographe ou des morphèmes.
FastText est très performant pour les tâches nécessitant une haute précision semantique sur des corpus où les mots rares ou nouveaux sont fréquents.
En termes de performance : Word2Vec excelle en vitesse et en efficacité pour les tâches sémantiques de base. GloVe offre une meilleure précision pour les relations de mots à condition que le coût en calcul ne soit pas un obstacle. FastText est optimal pour des langues complexes et des cas où les mots inconnus sont un défi majeur.
Le choix du modèle dépendra donc principalement de la nature du corpus et des exigences spécifiques du projet. Une analyse préalable des besoins et des contraintes techniques est indispensable pour choisir le modèle le plus performant.