Word2Vec
Item
- Nom de l'outil/software
- Word2Vec
- Logo ou produit, etc.
-
Logo Google Word2vec
- Ce que fait l’outil
- Word2Vec est un modèle d’embeddings lexical qui encode les relations sémantiques entre mots sous forme de vecteurs dans un espace continu. Il permet de calculer la similarité lexicale, repérer des proximités et des clusters sémantiques, et transformer un corpus textuel en représentations numériques exploitables pour l’analyse ou l’annotation.
- Type: Logiciel web, App mobile, Librairie Python, etc.
- Machine Learning embeddings
- Fonction de l'outil
- Word2Vec a pour fonction de transformer des mots en vecteurs numériques (embeddings) afin de modéliser leur proximité sémantique dans un espace continu.
- Date de création
- 2013
- Langage de programmation
- Gensim (le modèle est principalement utilisé via la lib Gensim en Python)
- Linux, Mac, Windows
- agnostique (Linux, Mac, Windows via Python)
- Formats de fichiers générés ou supportés
- code Python, modèles bin/vec, formats texte ou numpy
- Site web officiel
- https://code.google.com/archive/p/word2vec/
- Utilisé dans le projet
-
Nephoscope
Linked resources
| Title | Class |
|---|---|
| Nephoscope |
Event |
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