Word2Vec faiblement supervisé
Word2Vec faiblement supervisé entraîne des plongements de type Word2Vec en utilisant des étiquettes générées automatiquement, bruitées ou heuristiques, plutôt que des annotations manuelles coûteuses. En exploitant des fonctions d'étiquetage, la supervision distante ou des règles basées sur des mots-clés pour attribuer des étiquettes douces, cette approche permet d'obtenir des représentations de mots adaptées au domaine, même lorsque de grands corpus annotés manuellement ne sont pas disponibles.
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Sources
- Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems, 26. link ↗
- Ratner, A. J., De Sa, C. M., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data programming: Creating large training sets, quickly. Advances in Neural Information Processing Systems, 29. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Word2Vec (Word Embeddings with Weak Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/weakly-supervised-word2vec
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- Classification basée sur BERTApprentissage profond↔ compare
- Doc2VecFouille de textes↔ compare
- Word2Vec semi-superviséApprentissage profond↔ compare
- Plongements de phrasesApprentissage profond↔ compare
- Embeddings de phrases faiblement superviséesApprentissage profond↔ compare
- Word2VecFouille de textes↔ compare
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