Embeddings de mots

L'embedding CBOW prédit les mots en fonction de leur contexte environnant dans une phrase.

Le modèle CBOW est une architecture de réseau de neurones utilisée pour prédire un mot en fonction de son contexte en traitement du langage naturel.

L'Embedding FastText est une technique de représentation des mots qui capture la signification des mots en utilisant des informations sur les sous-mots.

GloVe (Global Vectors for Word Representation) est un modèle de génération d'inclusions de mots basé sur les statistiques de co-occurrence des mots.

L'embedding GloVe est une technique permettant de transformer des mots en vecteurs numériques en fonction de leur contexte dans un corpus de texte.

Un modèle de réseau neuronal qui prédit les mots environnants en fonction d’un mot cible en traitement du langage naturel.