Benchmarks - Skip-Thought Vectors
Les Skip-Thought Vectors sont une méthode d'apprentissage automatique utilisée pour représenter les phrases sous forme de vecteurs. Cette technique, introduite par Kiros et al. en 2015, s'inspire du modèle Word2Vec mais est appliquée à l'échelle des phrases plutôt que des mots. L'idée principale est d'apprendre des représentations de phrases qui peuvent prédire les phrases voisines dans un corpus textuel. Les Skip-Thought Vectors ont été largement utilisés dans diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la classification de sentiments, la génération de résumés et la traduction automatique. | Articles | HyperAI