Représentations de mots contextualisées

Dans le domaine du traitement automatique des langues, les Représentations de Mots Contextualisées sont une technique avancée d'embedding de mots conçue pour générer des représentations vectorielles dynamiques en prenant en compte l'environnement contextuel. Contrairement aux embeddings de mots statiques traditionnels, cette approche peut capturer les subtilités des significations des mots dans différents contextes, reflétant ainsi plus précisément leur sens. Son objectif principal est d'approfondir et d'élargir la compréhension du modèle de la langue et d'améliorer ses capacités d'expression sémantique. Les Représentations de Mots Contextualisées ont montré des avantages significatifs dans des applications telles que la traduction automatique, l'analyse de sentiments et les systèmes de questions-réponses, améliorant efficacement les performances et la robustesse des systèmes.