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Veuillez expliquer ce qui est "Word Embedding"
gpt
Dans le traitement du langage naturel (NLP), l'intégration des mots est un terme utilisé pour la représentation des mots pour l'analyse de texte, généralement sous la forme d'un vecteur à valeur réelle qui code le sens du mot tel que les mots qui sont plus proches du vecteurOn s'attend à ce que l'espace ait un sens similaire.Les incorporations de mots peuvent être obtenues en utilisant un ensemble de techniques de modélisation de la langue et d'apprentissage des fonctionnalités où les mots ou les phrases du vocabulaire sont cartographiés sur des vecteurs de nombres réels.
Les méthodes pour générer cette cartographie incluent les réseaux de neurones, la réduction de la dimensionnalité sur le mot matrice de cooccurrence, les modèles probabilistes, la méthode de base de connaissances explicite et la représentation explicite en termes de contexte dans lequel les mots apparaissent.
Il a été démontré que les incorporations de mots et de phrases, lorsqu'elles sont utilisées comme représentation d'entrée sous-jacente, augmentaient les performances des tâches PNL telles que l'analyse syntaxique et l'analyse des sentiments. [10]