La genèse des vecteurs de contexte
Le concept de vecteurs de contexte, souvent appelé intégration de mots, est issu du domaine du traitement du langage naturel (NLP), une branche de l'intelligence artificielle qui traite de l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.
Les bases des vecteurs de contexte ont été posées à la fin des années 1980 et au début des années 1990 avec le développement de modèles linguistiques de réseaux neuronaux. Il faudra cependant attendre 2013, avec l’introduction de l’algorithme Word2Vec par des chercheurs de Google, pour que le concept prenne véritablement son essor. Word2Vec a présenté une méthode efficace et efficiente pour générer des vecteurs de contexte de haute qualité qui capturent de nombreux modèles linguistiques. Depuis lors, des modèles vectoriels de contexte plus avancés, tels que GloVe et FastText, ont été développés, et l'utilisation de vecteurs de contexte est devenue une norme dans les systèmes PNL modernes.
Décodage des vecteurs de contexte
Les vecteurs de contexte sont un type de représentation de mots qui permet à des mots ayant une signification similaire d'avoir une représentation similaire. Il s’agit d’une représentation distribuée du texte qui constitue peut-être l’une des avancées clés en matière de performances impressionnantes des méthodes d’apprentissage en profondeur sur des problèmes complexes de PNL.
Ces vecteurs capturent le contexte des documents texte dans lesquels les mots apparaissent. Chaque mot est représenté par un vecteur dans un espace de grande dimension (souvent plusieurs centaines de dimensions) de telle sorte que le vecteur capture les relations sémantiques entre les mots. Les mots sémantiquement similaires sont rapprochés dans cet espace, tandis que les mots différents sont éloignés.
Sous le capot des vecteurs de contexte
Les vecteurs de contexte fonctionnent en entraînant un modèle de réseau neuronal superficiel sur une « fausse » tâche PNL, où le véritable objectif est d'apprendre les poids de la couche cachée. Ces poids sont les vecteurs de mots que nous recherchons.
Dans Word2Vec, par exemple, on peut entraîner le modèle pour prédire un mot en fonction de son contexte environnant (Continuous Bag of Words, ou CBOW) ou prédire les mots environnants en fonction d'un mot cible (Skip-gram). Après un entraînement sur des milliards de mots, les poids du réseau neuronal peuvent être utilisés comme vecteurs de mots.
Principales caractéristiques des vecteurs de contexte
- Similitude sémantique: Les vecteurs de contexte capturent efficacement la similarité sémantique entre les mots et les phrases. Les mots dont le sens est proche sont représentés par des vecteurs proches dans l'espace vectoriel.
- Relations sémantiques subtiles: Les vecteurs de contexte peuvent capturer des relations sémantiques plus subtiles, telles que les relations d'analogie (par exemple, « roi » est à « reine » comme « homme » est à « femme »).
- Réduction de dimensionnalité: Ils permettent une réduction significative de la dimensionnalité (c'est-à-dire, représenter les mots dans moins de dimensions) tout en conservant une grande partie des informations linguistiques pertinentes.
Types de vecteurs de contexte
Il existe plusieurs types de vecteurs de contexte, les plus populaires étant :
- Mot2Vec: Développé par Google, cela inclut les modèles CBOW et Skip-gram. Les vecteurs Word2Vec peuvent capturer des significations à la fois sémantiques et syntaxiques.
- GloVe (Vecteurs globaux pour la représentation de mots): Développé par Stanford, GloVe construit une matrice explicite d'occurrence de mot-contexte, puis la factorise pour produire les vecteurs de mots.
- Texte rapide: Développé par Facebook, cela étend Word2Vec en prenant en compte les informations de sous-mots, ce qui peut être particulièrement utile pour les langues morphologiquement riches ou pour gérer des mots hors vocabulaire.
| Modèle | CBOW | Sauter-gramme | Informations sur le sous-mot |
|---|---|---|---|
| Mot2Vec | Oui | Oui | Non |
| Gant | Oui | Non | Non |
| Texte rapide | Oui | Oui | Oui |
Applications, défis et solutions des vecteurs de contexte
Les vecteurs de contexte trouvent des applications dans de nombreuses tâches de PNL, notamment l'analyse des sentiments, la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées et la traduction automatique. Ils aident à capturer les similitudes contextuelles et sémantiques, ce qui est crucial pour comprendre le langage naturel.
Cependant, les vecteurs contextuels ne sont pas sans défis. Un problème est la gestion des mots hors vocabulaire. Certains modèles vectoriels de contexte, comme Word2Vec et GloVe, ne fournissent pas de vecteurs pour les mots hors vocabulaire. FastText résout ce problème en prenant en compte les informations sur les sous-mots.
De plus, les vecteurs de contexte nécessitent des ressources informatiques importantes pour s’entraîner sur de grands corpus de texte. Des vecteurs de contexte pré-entraînés sont souvent utilisés pour contourner ce problème, qui peuvent être affinés sur la tâche spécifique à accomplir si nécessaire.
Comparaisons avec des termes similaires
| Terme | Description | Comparaison de vecteurs de contexte |
|---|---|---|
| Encodage à chaud | Représente chaque mot sous forme de vecteur binaire dans le vocabulaire. | Les vecteurs de contexte sont denses et capturent les relations sémantiques. |
| Vecteurs TF-IDF | Représente les mots en fonction de leur fréquence de document et de leur fréquence de document inverse. | Les vecteurs de contexte capturent les relations sémantiques, pas seulement la fréquence. |
| Modèles de langage pré-entraînés | Modèles formés sur un grand corpus de textes et affinés pour des tâches spécifiques. Exemples : BERT, GPT. | Ces modèles utilisent des vecteurs de contexte dans le cadre de leur architecture. |
Perspectives futures sur les vecteurs de contexte
L’avenir des vecteurs de contexte sera probablement étroitement lié à l’évolution de la PNL et de l’apprentissage automatique. Grâce aux progrès récents des modèles basés sur des transformateurs tels que BERT et GPT, les vecteurs de contexte sont désormais générés dynamiquement en fonction de l'ensemble du contexte d'une phrase, et non seulement du contexte local. Nous pouvons nous attendre à un perfectionnement ultérieur de ces méthodes, en mélangeant potentiellement des vecteurs de contexte statiques et dynamiques pour une compréhension du langage encore plus robuste et nuancée.
Vecteurs de contexte et serveurs proxy
Bien qu’apparemment disparates, les vecteurs de contexte et les serveurs proxy peuvent en effet se croiser. Dans le domaine du web scraping, par exemple, les serveurs proxy permettent une collecte de données plus efficace et anonyme. Les données textuelles collectées pourraient ensuite être utilisées pour former des modèles vectoriels de contexte. Les serveurs proxy peuvent ainsi indirectement prendre en charge la création et l'utilisation de vecteurs de contexte en facilitant la collecte de grands corpus de texte.
