[angl. word embedding] Technique fondamentale en intelligence artificielle qui consiste à représenter des mots sous forme de vecteurs numériques dans un espace vectoriel de dimensions définies. Cette représentation permet de capturer les relations sémantiques et syntaxiques entre les mots, en encodant des informations sur leur contexte et leur signification. Les méthodes populaires de word embedding incluent Word2Vec, GloVe et FastText, qui utilisent des modèles de langage pour apprendre les embeddings à partir de grands corpus textuels. Les vecteurs résultants peuvent être utilisés pour diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la classification de texte, la recherche d’informations et la traduction automatique. Le word embedding permet ainsi aux algorithmes de traiter le langage humain de manière plus efficace en transformant des symboles abstraits comme les mots en représentations numériques compréhensibles par les machines, facilitant ainsi l’apprentissage automatique à partir de données textuelles.
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