word2vec embedding

Word2vec : Analyse de texte par intégration de mots

Tim Filzinger

Dans le monde en mouvement de l'analyse de texte automatisée, l'intégration de mots représente une percée importante. En convertissant des mots individuels en vecteurs numériques, le texte est transformé en une forme pouvant être traitée de manière algorithmique. Un modèle particulièrement populaire est Word2vec, qui s'occupe du contexte et de la relation entre les mots. Étant donné qu'il existe aujourd'hui de nombreuses techniques d'analyse sophistiquées avec différents niveaux de puissance, l'utilisation d'un environnement d'exécution flexible tel que Konfuzio s'impose. Word2vec peut ainsi être combiné avec les modèles d'IA les plus divers pour une analyse de texte précise et personnalisée.

Qu'est-ce que Word2vec ?

Word2vec est une technique d'IA qui permet l'analyse algorithmique de textes en transformant des mots en vecteurs numériques. Ce principe de base est appelé Word Embedding (en français : incorporation de mots) et constitue un moyen éprouvé de transformer un texte en une forme mathématiquement saisissable. Il est utilisé dans différentes variantes pour toute une série de modèles, mais Word2vec est l'une de ses implémentations les plus populaires. On utilise généralement des réseaux neuronaux à deux niveaux qui traitent une entrée sous forme de corpus de texte. En sortie, on obtient un ensemble de vecteurs qui peut être compris par un réseau neuronal profond. Word2vec ne permet donc pas à lui seul une compréhension complète du texte, mais nécessite pour cela l'interaction avec d'autres techniques, pour lesquelles il prépare d'abord le texte. Le terme générique pour ce type d'analyse de la langue est Traitement du langage naturel (NLP).

Dans le cadre de l'intégration de mots, Word2vec se concentre particulièrement sur la sémantique et les relations entre les mots. Celles-ci peuvent être saisies par le réseau grâce à un processus d'apprentissage supervisé, dans lequel de grands corpus de textes sont introduits dans la couche d'entrée. L'hypothèse de base est que des mots similaires sont souvent utilisés dans un contexte similaire, sur lequel le modèle fait une déclaration probabiliste sur la base des données d'apprentissage. Ainsi, il peut par exemple compléter des phrases, former des synonymes, donner des recommandations dans des boutiques en ligne ou générer des suggestions de moteurs de recherche. C'est dans cet environnement que Word2vec trouve son origine : une équipe de chercheurs de Google a développé la technique et l'a introduite en 2013. Aujourd'hui, certains spécialistes la considèrent déjà comme obsolète. Dans le domaine de la PNL, les modèles Transformer sont désormais souvent privilégiés pour ce type de tâches.

word embedding pré-formation google
L'un des modèles Word2vec les plus populaires a été soumis à un pré-entraînement avec 100 milliards de mots issus de Google Actualités.

Comment fonctionne Word Embedding ?

L'intégration de mots est une méthode importante pour transformer un texte en une forme mathématiquement saisissable et constitue la base de Word2vec. Des vecteurs numériques sont créés à partir de mots individuels. Grâce à leur longueur et à leurs dimensions, ceux-ci peuvent représenter bien plus d'informations sur un mot que les chiffres individuels avec lesquels on travaillait encore aux débuts de la PNL. La première chose à faire est de définir la longueur du vecteur. Elle définit la quantité d'informations contextuelles possibles qui peuvent être représentées pour le mot. Cela dépend également de la complexité et de l'unicité du mot ou de son utilisation possible pour différents contextes. Plus le vecteur est grand, plus le traitement ultérieur est intensif. Les dimensions des vecteurs sont généralement représentées par des numéros superposés. Dans les exemples typiques, il s'agit souvent de trois numéros qui permettent de représenter le vecteur dans un système de coordonnées dans un espace tridimensionnel. Dans la pratique, les Word Embeddings peuvent toutefois avoir des centaines, voire des milliers de dimensions, en fonction de la taille du corpus de texte utilisé.

L'intégration de mots convient bien pour rendre mesurables les relations entre les mots. Si ceux-ci se ressemblent, ils sont également proches dans l'espace vectoriel. S'il s'agit par exemple des mots "arbre" et "fleur", ils se rejoignent dans leur existence végétale. Cette caractéristique peut être codée au sein des vecteurs dans une dimension correspondante. Plus il y en a qui se ressemblent, plus les vecteurs sont proches dans l'espace vectoriel et plus il est probable que les mots correspondants soient utilisés dans un contexte similaire - comme par exemple pour le thème des plantations. Les modèles d'intégration de mots utilisent certes tous ces principes, mais ils se distinguent par leur approche technique ou mathématique ainsi que par leur procédure d'apprentissage - et donc aussi par leurs forces et leurs faiblesses. GloVe, par exemple, un concurrent populaire de Word2vec, se base sur la factorisation matricielle pour la réduction des dimensions. Word2vec, en revanche, utilise généralement pour cela l'architecture de base réseaux neuronaux de feedforward. Mais là aussi, il existe différentes variantes.

word2vec modèle

2 types de modèles pour Word2vec

Avec le lancement de Word2vec, l'équipe de chercheurs de Google a directement présenté deux modèles concrets, qui sont également restés les plus pertinents à ce jour. Ils se distinguent par le fonctionnement des réseaux neuronaux utilisés. C'est pourquoi ils fournissent un type de sortie différent et peuvent donc être utilisés à des fins différentes.

Le modèle du sac de mots en continu

Le réseau neuronal utilisé ici se concentre en particulier sur les relations syntaxiques des mots qu'il extrait d'un groupe de mots saisi. Celui-ci peut certes être structuré sous la forme d'une phrase, mais le réseau neuronal considère les mots indépendamment de leur ordre. Il forme des "sacs de mots" - le plus simple étant des paires de mots - pour déterminer le mot principal le plus important. En tenant compte des mots contextuels environnants, un mot adapté au contexte est émis. Comme la syntaxe environnante sert d'information de base aussi bien pour l'entraînement que pour ce transfert, la sortie est souvent en étroite relation syntaxique avec le mot principal lorsqu'elle ne correspond pas à celui-ci. On obtient par exemple une autre déclinaison de celui-ci ou un mot étroitement apparenté. Le modèle CBOW utilise donc le contexte pour déterminer un mot cible. Avec la deuxième méthode, c'est quasiment l'inverse qui se produit.

Le modèle de skip-gram continu

Ce modèle fournit plusieurs mots contextuels pour un seul mot d'entrée, avec lesquels il existe une relation sémantique. La logique et l'architecture du réseau sont inversées par rapport au CBOW. Son mot cible correspond ici en principe à l'input singulier qui, après l'entrée, rencontre une couche de neurones cachée. Le vecteur du mot d'entrée y est calculé avec des poids neuronaux ajustés à l'aide du pré-entraînement. Sur cette base, on obtient à la couche de sortie du réseau un résultat composé de quelques mots ou de leurs vecteurs, dont le contenu est utilisé dans des contextes similaires à ceux du mot d'entrée. Par rapport au CBOW, il s'agit en principe d'une prestation plus complexe, mais aussi plus polyvalente. C'est pourquoi beaucoup plus d'applications utilisent le modèle Skip-Gram.

Word2vec : Situer dans le cosmos de la PNL

En tant que domaine de l'intelligence artificielle, la recherche sur les Traitement du langage naturel avec l'analyse linguistique automatisée. Pour cela, il comprend un grand nombre de techniques différentes. Word2vec permet de comprendre pourquoi : le modèle est très spécifique dans son fonctionnement et donc dans les tâches qu'il peut accomplir. À l'aide de réseaux neuronaux, il effectue un embedding de mots basé sur des vecteurs et fait finalement des déclarations sur le contexte et les relations des mots. Cela peut être très utile pour les moteurs de recherche et les boutiques en ligne, mais ce n'est qu'un élément dans le monde complexe de l'analyse linguistique. Celle-ci comprend de nombreux sous-domaines tels que la classification de texte, l'analyse sémantique, le résumé de texte et bien plus encore.

Des alternatives populaires à Word2vec sont des modèles comme ELMo, qui suivent un entraînement similaire, mais qui sont capables d'inférer dans le texte d'un mot à l'autre et de conserver les contextes antérieurs. Avec Konfuzio, il n'est toutefois pas nécessaire de s'en tenir à l'un de ces modèles. En tant que Enterprise AI Konfuzio est la seule solution qui centré sur les données Logiciel IDP d'automatiser même des documents hétérogènes, y compris le multilinguisme, grâce au choix hautement flexible de l'IA. Dans certains cas, Word2vec offre la solution la plus rapide à un problème spécifique et peut être intégré dans l'environnement d'exécution à cet effet. Mais tout autre modèle d'IA peut également apporter sa contribution, en particulier pour l'analyse de documents complexes. Un pilier important est aujourd'hui Grands modèles linguistiques (LLM), qui s'appliquent également au Konfuzio.

Les Large Language Models comme nouvelle horloge

Les LLM sont de grands modèles de langage qui ont subi un pré-entraînement très complet avec d'immenses quantités de texte et qui possèdent donc les conditions de base pour résoudre les problèmes NLP les plus divers. Grâce à un ajustement ultérieur, les LLM peuvent en principe effectuer les mêmes tâches que Word2vec - et même obtenir de meilleurs résultats. Cependant, ils peuvent également être utilisés pour presque tous les autres domaines de la PNL. Par rapport au pré-entraînement, le réglage fin ne requiert qu'une quantité raisonnable de données spécifiques au domaine. Et pourtant, il est possible d'élaborer des solutions adaptées à chaque tâche individuelle, même dans un secteur spécifique. Konfuzio utilise par exemple un tel fine tuning pour adapter les LLM à des types de documents spécifiques tels que les bons de livraison, les avis de paiement ou les factures. La combinaison avec d'autres techniques NLP telles que Word2vec permet ainsi d'obtenir une solution complète. Compréhension du documentLa précision de l'analyse de texte automatisée augmente constamment.

word2vec texte numérisé

L'exemple le plus connu de LLM est ChatGPT. Il est basé sur une architecture GPT moderne, qui se distingue particulièrement des réseaux neuronaux traditionnels comme celui de Word2vec par sa grande complexité. Les "Generative Pretrained Transformers" sont certes supérieurs à Word2vec dans son domaine d'application, mais les Word Embeddings restent pertinents, car ils sont entraînés particulièrement rapidement et offrent des solutions simples. De plus, ils élargissent le spectre des techniques d'analyse utilisables, de sorte que des résultats adaptés à chaque secteur sont également possibles...

Exemple d'application : analyse automatisée de textes dans le secteur des assurances

Avec l'aide de Konfuzio, des modèles comme Word2vec peuvent être combinés avec des modèles de grand langage et diverses autres techniques. Cela ouvre des possibilités insoupçonnées pour l'analyse automatisée de textes, qui ne s'arrêtent pas aux exigences très spécifiques. On le voit par exemple dans le secteur des assurances. Outre les tâches habituelles, on s'y occupe aussi de Factures avec des documents très spécifiques, dont le traitement manuel prend beaucoup de temps et présente un potentiel de dommages élevé. Pour bon nombre de ces cas, Konfuzio propose des approches d'automatisation adaptées en faisant suivre un entraînement individuel aux modèles d'IA correspondants pour l'analyse de texte :

Documents de police : Grâce à la technique OCR basée sur l'IA de Konfuzio, les assureurs analysent en un clin d'œil les documents de police de leurs concurrents. Ils peuvent ainsi comparer et optimiser leur offre d'assurance et leurs conditions quasiment en temps réel. Il en résulte un temps de réaction nettement plus court et un avantage décisif sur le marché très concurrentiel de l'assurance.

Documents d'immatriculation des véhicules : L'analyse automatisée des documents d'immatriculation est un moyen simple d'ouvrir des canaux de distribution supplémentaires ou d'optimiser les contrats existants sans grand effort supplémentaire. Grâce à l'utilisation flexible de différentes techniques d'IA, chaque texte pertinent des documents d'immatriculation peut être saisi et préparé pour un traitement ultérieur. Pour atteindre cette précision, l'AI OCR de Konfuzio n'a besoin que de 50 exemples de formation.

En outre, Konfuzio propose des solutions pour presque tous les types de traitement de documents, qui minimisent les erreurs, économisent les ressources et optimisent les processus - pas seulement pour les assurances, mais aussi pour votre entreprise ! Si vous voulez savoir comment Konfuzio peut booster vos processus d'entreprise, n'hésitez pas à nous laisser directement un message.

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