Machine learningDeep learning / NLP / CV

Plongements de phrases multilingues

Les plongements de phrases multilingues projettent des phrases de nombreuses langues dans un espace vectoriel partagé unique, de sorte que les phrases sémantiquement équivalentes – quelle que soit la langue – se retrouvent proches les unes des autres. Des modèles tels que LaBSE, Sentence-BERT multilingue et mUSE ont rendu possible la comparaison, la récupération et la classification de textes dans 50 à plus de 100 langues sans aucune traduction préalable.

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Sources

  1. Reimers, N. & Gurevych, I. (2020). Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual using Knowledge Distillation. Proceedings of EMNLP 2020, 4512–4525. link
  2. Feng, F., Yang, Y., Cer, D., Arivazhagan, N. & Wang, W. (2022). Language-agnostic BERT Sentence Embedding. Proceedings of ACL 2022, 878–891. DOI: 10.18653/v1/2022.acl-long.62

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Sentence Embeddings (Cross-lingual Dense Representations). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-sentence-embeddings

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ScholarGateMultilingual Sentence Embeddings (Multilingual Sentence Embeddings (Cross-lingual Dense Representations)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-sentence-embeddings · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026