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L'intégration des mots ou vecteurs de mots est un moyen pour les ordinateurs de comprendre la signification des mots dans un texte écrit par des personnes. L'objectif est de représenter les mots comme des listes de nombres, où de petits changements dans les nombres représentent de petits changements dans la signification du mot. Cette technique permet de créer des algorithmes d'intelligence artificielle pour la compréhension du langage naturel. En utilisant les vecteurs de mots, l'algorithme peut comparer les mots en fonction de leur signification, et pas seulement de leur orthographe.

Auteur: Speer Robert

Info: less-stereotyped word vectors. Dans le traitement du langage naturel (NLP), vectorisation des mots concerne la représentation des mots pour l'analyse de texte, càd sous forme d'un vecteur à valeur réelle qui encode la signification du mot de telle sorte que les mots qui sont plus proches dans l'espace vectoriel sont censés avoir une signification similaire. L'intégration des mots peut être obtenue en utilisant un ensemble de techniques de modélisation du langage et d'apprentissage des caractéristiques où les mots ou les phrases du vocabulaire sont mis en correspondance avec des vecteurs de nombres réels.

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