Apprentissage des représentations lexicales

L'apprentissage des plongements de mots (word embeddings) est une technologie clé dans le traitement du langage naturel, visant à mapper les mots dans des espaces vectoriels de haute dimension pour capturer les relations sémantiques et syntaxiques entre eux. Son objectif principal est de refléter la similarité et la pertinence des mots en contexte grâce à des représentations mathématiques, ce qui améliore ainsi la capacité de la machine à comprendre le langage. La valeur d'application des plongements de mots est considérable, incluant notamment l'analyse de sentiments, la traduction automatique, la classification de texte, etc., qui peuvent considérablement améliorer les performances et la robustesse des modèles.