Quelle serait votre réponse si nous vous demandions quelle est la relation entre ces deux lignes ?
Premièrement : Qu’est-ce que l’incorporation de texte ?
Deuxièmement : [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (1600 autres éléments à inclure ici)]
La plupart des gens ne connaîtraient pas le lien entre les deux. La première ligne pose la question de la signification de “embedding” en anglais, mais la deuxième ligne, avec tous ces chiffres, n’a pas de sens pour nous, les humains.
En fait, la deuxième ligne est la représentation (embedding) de la première ligne. Il a été créé par le modèle OpenAI GPT -3’s text-embedding-ada-002.
Ce processus transforme la question en une série de chiffres que l’ordinateur utilise pour comprendre le sens des mots.
Si vous aussi vous vous grattez la tête pour décoder leur relation, cet article est pour vous.
Nous avons abordé les bases de l’intégration de texte et ses 8 principaux modèles, qui valent la peine d’être connus !
Commençons à lire.
Qu’est-ce qu’un modèle d’intégration de texte ?
Vous êtes-vous déjà demandé comment les modèles d’intelligence artificielle et les applications informatiques comprennent ce que nous essayons de dire ?
C’est vrai, ils ne comprennent pas ce que nous disons.
En fait, ils “intègrent” nos instructions pour être efficaces.
Vous ne savez toujours pas où vous en êtes ? D’accord, simplifions.
Dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, il s’agit d’une technique qui permet de simplifier des données complexes et multidimensionnelles telles que du texte, des images ou d’autres types de représentations dans un espace de moindre dimension.
L’intégration vise à faciliter le traitement des informations par les ordinateurs, par exemple lors de l’utilisation d’algorithmes ou de calculs.
Il sert donc de langage de médiation pour les machines.
Toutefois, l’incorporation de texte consiste à prendre des données textuelles – telles que des mots, des phrases ou des documents – et à les transformer en vecteurs représentés dans un espace vectoriel de faible dimension.
La forme numérique est destinée à transmettre les relations sémantiques, le contexte et le sens du texte.
Les modèles d’encodage de texte sont développés pour fournir les similitudes de mots ou de courts morceaux d’écriture préservés dans l’encodage.
Par conséquent, les mots qui dénotent les mêmes significations et ceux qui sont situés dans des contextes linguistiques similaires auront un vecteur proche dans cet espace multidimensionnel.
L’intégration de texte vise à rapprocher la compréhension automatique de la compréhension du langage naturel afin d’améliorer l’efficacité du traitement des données textuelles.
Puisque nous savons déjà ce que signifie l’intégration de texte, examinons la différence entre l’intégration de mots et cette approche.
Incrustation de mots VS incrustation de textes : Quelle est la différence ?
Les modèles d’intégration de mots et de textes appartiennent tous deux à différents types de modèles d’intégration. Voici les principales différences-
- L’intégration des mots concerne la représentation des mots en tant que vecteurs à dimension fixe dans un texte spécifique. Cependant, l’incorporation de texte implique la conversion de paragraphes, de phrases ou de documents entiers en vecteurs numériques.
- Les enchâssements de mots sont utiles dans les tâches axées sur le niveau des mots, telles que la compréhension du langage naturel, l’analyse des sentiments et le calcul des similitudes entre les mots. En même temps, les enchâssements de texte sont mieux adaptés à des tâches telles que le résumé de documents, la recherche d’informations et la classification de documents, qui requièrent la compréhension et l’analyse de gros morceaux de texte.
- Généralement, l’intégration de mots s’appuie sur le contexte local entourant des mots particuliers. Mais comme l’intégration de texte considère un texte entier comme contexte, elle est plus large que l’intégration de mots. Il vise à saisir la sémantique complète de l’ensemble des informations textuelles afin que les algorithmes puissent connaître la structure totale du sens et les interconnexions entre les phrases ou les documents.
Les 8 principaux modèles d’intégration de texte à connaître
En ce qui concerne les modèles d’intégration de texte, il existe un certain nombre de techniques innovantes qui ont révolutionné la manière dont les ordinateurs comprennent et gèrent les informations textuelles.
Voici huit modèles d’intégration de texte qui ont eu un impact significatif sur le traitement du langage naturel (NLP) et les applications basées sur l’IA :
1. Word2Vec
Ce modèle pionnier, connu sous le nom de Word2Vec, produit des enchâssements de mots, qui sont essentiellement des représentations des mots contextuels environnants mappés sur des vecteurs de dimension fixe.
Il révèle les similitudes entre les mots et montre les relations sémantiques qui permettent aux algorithmes de comprendre le sens des mots en fonction de l’environnement dans lequel ils sont utilisés.
2. GloVE (vecteurs globaux pour la représentation des mots)
Plutôt que de se concentrer sur les relations statistiquement importantes entre les mots dans un contexte spécifique, GloVe génère des représentations de mots significatives qui reflètent les relations entre les mots dans l’ensemble du corpus.
3. FastText
Conçu par Facebook AI Research, FastText représente les mots comme des sacs de n-grammes de caractères, utilisant ainsi des informations sur les sous-mots. Il l’aide à prendre en compte les OOV de manière efficace et met en évidence les similitudes dans la morphologie de différents mots.
4. ELMO (Embeddings from Language Models)
Pour fournir un contexte à l’intégration des mots, ELMO s’appuie sur les états internes d’un modèle de langage bidirectionnel profond.
Il s’agit d’enchâssements de mots qui capturent les contextes sentenciels globaux, et qui sont donc plus significatifs.
5. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT est un modèle basé sur un transformateur conçu pour comprendre le contexte des mots de manière bidirectionnelle.
Il peut interpréter le sens d’un mot en se basant sur le contexte des mots qui le précèdent et qui le suivent, ce qui permet une compréhension plus précise de la langue.
6. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Les modèles GPT sont les maîtres de la génération de langues. Ces modèles prédisent le mot suivant dans une séquence, générant un texte cohérent en apprenant à partir de vastes quantités de données textuelles pendant la phase de pré-entraînement.
7. Doc2Vec
Doc2Vec, une extension de Word2Vec, est capable d’intégrer des documents ou des paragraphes entiers dans des vecteurs de taille fixe. Ce modèle attribue des représentations uniques aux documents, ce qui permet de comparer les similitudes entre les textes.
8. USE (Codeur universel de phrases)
L’intégration des phrases ou des paragraphes entiers est réalisée par un outil de Google appelé USE. Il code efficacement les différentes longueurs de texte en vecteurs de taille fixe, en tenant compte de leur signification sémantique et en permettant des comparaisons plus simples entre les phrases.
Questions fréquemment posées :
1. Quel est l’intérêt d’intégrer du texte dans une plateforme SaaS ou une entreprise ?
Des modèles d’intégration de texte améliorés élargissent les plateformes SaaS en facilitant la compréhension des données générées par les utilisateurs. Ils offrent des capacités de recherche intelligentes, une expérience utilisateur personnalisée avec des suggestions et une analyse avancée des sentiments, ce qui permet d’augmenter le niveau d’engagement des utilisateurs et donc de fidéliser les utilisateurs existants.
2. Quelles sont les principales considérations à prendre en compte lors du déploiement d’un modèle d’intégration de texte ?
Lors de la mise en œuvre de modèles d’insertion de texte, il convient de tenir compte des éléments suivants
- Compatibilité du modèle avec les objectifs de l’application
- Évolutivité pour les grands ensembles de données
- Interprétabilité des encastrements générés et
- Ressources nécessaires pour une intégration efficace de l’informatique.
3. Quelles sont les caractéristiques uniques des modèles d’intégration de texte qui peuvent être utilisées pour améliorer les solutions SaaS ?
Oui, en effet, les modèles d’intégration de texte améliorent grandement les solutions SaaS, notamment en ce qui concerne l’examen des commentaires des clients, les algorithmes de réorganisation des articles, la compréhension du contexte pour les robots et la rapidité de la recherche de données, en général, ce qui améliore l’expérience et la rentabilité des utilisateurs finaux.
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