Word2Vec semi-supervisé
Le Word2Vec semi-supervisé entraîne des représentations denses de mots sur un grand corpus non étiqueté à l'aide de Word2Vec (skip-gram ou CBOW), puis utilise ces plongements lexicaux (embeddings) comme caractéristiques d'entrée fixes ou ajustables pour un classifieur en aval entraîné sur un petit ensemble de données étiquetées. Ce processus en deux étapes permet aux modèles de bénéficier d'un texte non étiqueté abondant lorsque les données étiquetées sont rares.
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Sources
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. In Proceedings of ICLR 2013. link ↗
- Collobert, R., Weston, J., Bottou, L., Karlen, M., Kavukcuoglu, K., & Kuksa, P. (2011). Natural Language Processing (Almost) from Scratch. Journal of Machine Learning Research, 12, 2493–2537. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning with Word2Vec Word Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/semi-supervised-word2vec
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