Embedding

term_id: embedding

Category: basic_concepts

Definition

Les embeddings sont des représentations vectorielles denses de données où les relations sémantiques sont préservées dans l’espace géométrique. En convertissant des entrées catégorielles ou de haute dimension en vecteurs de longueur fixe, le modèle…

Summary

Une technique qui mappe des objets discrets tels que les mots ou les images dans des espaces vectoriels continus.

Key Concepts

  • Espace vectoriel
  • Similarité sémantique
  • Réduction de dimensionnalité
  • Représentation continue

Use Cases

  • Tâches de traitement du langage naturel telles que l’analyse de sentiment
  • Systèmes de recommandation pour la correspondance utilisateur-article
  • Recherche d’images basée sur la similarité visuelle

Code Example

1
2
3
4
5

import numpy as np
# Simulating a simple embedding lookup
embeddings = np.random.rand(100, 128)
word_index = 5
vector = embeddings[word_index]

Related