Incorporation De Mots

L'intégration de mots est un terme général désignant les modèles de langage et les techniques d'apprentissage de représentation dans le traitement du langage naturel. Conceptuellement, cela signifie intégrer des mots d'un espace de grande dimension dans un espace vectoriel continu de faible dimension, où chaque mot ou phrase est mappé à un vecteur dans le champ des nombres réels.

Les méthodes actuelles d’intégration de mots comprennent les réseaux neuronaux artificiels, la réduction de la dimensionnalité des matrices syntaxiques des mots, les modèles de probabilité et la représentation explicite du contexte dans lequel les mots sont situés. Dans l’entrée sous-jacente, les méthodes d’intégration de mots qui représentent des phrases peuvent améliorer l’efficacité des analyseurs grammaticaux et de l’analyse des sentiments du texte.

Algorithme d'intégration de mots

• Couches d'intégration : méthodes d'apprentissage conjoint avec des modèles de réseaux neuronaux pour des tâches spécifiques de traitement du langage naturel ;
• Word2Vec : une méthode statistique permettant d'apprendre efficacement des plongements de mots indépendants à partir d'un corpus de texte.
• GloVe : une extension de la méthode Word2Vec qui peut apprendre efficacement les vecteurs de mots.