Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
Un modèle de langage vectoriel est une représentation numérique de mots dans un espace vectoriel, où chaque mot est converti en un vecteur de nombres réels. Cette transformation permet aux modèles de langage de capturer des similitudes sémantiques entre les mots en mesurant des distances ou des angles dans cet espace vectoriel. Les modèles de langage vectoriels sont au cœur des technologies de traitement automatique du langage naturel (NLP), permettant aux machines de comprendre et de générer du texte de manière plus humaine.
D'un point de vue pratique, ces modèles utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour apprendre des relations entre les mots à partir de grands corpus de texte. Par exemple, les mots qui apparaissent souvent dans des contextes similaires se retrouvent proches les uns des autres dans l'espace vectoriel. Cela permet de réaliser des tâches comme la détection de synonymes, l'extraction de relations sémantiques, ou encore la génération de texte.
L'importance des modèles de langage vectoriels dans le traitement du langage naturel est immense. Ils constituent la base de plusieurs applications avancées en NLP comme :
Ces modèles ont également des applications dans la reconnaissance vocale, la génération de textes automatiques, et même dans des domaines comme la bioinformatique pour l'analyse de séquences d'ADN.
Les modèles de langage vectoriels comme Word2Vec, GloVe et FastText, que nous explorerons en profondeur dans les sections suivantes, offrent diverses méthodes et optimisations pour convertir des textes en vecteurs. Chacun de ces modèles a ses propres avantages et inconvénients, et leur utilisation dépend souvent du contexte spécifique du projet et des données disponibles.