Apprentissage par transfert avec Word2Vec
L'apprentissage par transfert avec Word2Vec utilise des plongements lexicaux pré-entraînés sur de grands corpus textuels via les objectifs Skip-gram ou CBOW introduits par Mikolov et al. (2013) pour initialiser la couche d'intégration d'un modèle NLP en aval. Cette approche transfère les connaissances sémantiques distributionnelles vers des tâches où les données étiquetées sont rares, surpassant systématiquement l'initialisation aléatoire.
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Sources
- Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 26, 3111-3119. link ↗
- Kim, Y. (2014). Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 1746-1751. DOI: 10.3115/v1/D14-1181 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Word2Vec Pre-trained Embeddings. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/transfer-learning-with-word2vec
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- Word2Vec affinéApprentissage profond↔ compare
- Modèle de Topics LDAApprentissage profond↔ compare
- Réseau de neurones récurrentApprentissage profond↔ compare
- Plongements de phrasesApprentissage profond↔ compare
- Transfer Learning avec Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ compare
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