Plongements de mots

Les plongements de mots (word embeddings) sont une série de techniques de modélisation linguistique et d'apprentissage de caractéristiques en traitement automatique des langues naturelles qui associent des mots ou des phrases d'un vocabulaire à un espace vectoriel à valeurs réelles. Cette approche permet d'obtenir une représentation numérique des relations sémantiques et syntaxiques entre les mots. L'objectif est de capturer les associations contextuelles et les structures latentes entre les mots, améliorant ainsi les performances et la précision des modèles d'apprentissage automatique dans des tâches telles que la classification de texte et l'analyse de sentiments. La valeur ajoutée des plongements de mots réside dans leur capacité à résoudre efficacement les problèmes de rareté et de haute dimensionnalité des représentations de mots traditionnelles, offrant un soutien solide pour les tâches linguistiques complexes.