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Fenêtre contextuelle

Une fenêtre contextuelle, dans le domaine de l'intelligence artificielle et plus spécifiquement du traitement du langage naturel (NLP), fait référence à un nombre défini de mots avant et après un mot cible dans un texte. Ce concept est utilisé pour aider les modèles de machine learning à comprendre le contexte dans lequel un mot est utilisé, ce qui peut aider à déterminer son sens ou sa sémantique.

Pourquoi est-ce important ?

La fenêtre contextuelle est importante car elle permet aux modèles de machine learning de saisir les subtilités du langage humain. Le sens d'un mot peut varier en fonction de son contexte. En examinant les mots environnants, un modèle peut obtenir une meilleure compréhension du sens probable d'un mot. C'est un concept clé dans des techniques comme les modèles de langage basés sur les embeddings de mots (comme Word2Vec et GloVe) et les modèles de transformers (comme BERT et GPT).

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, la fenêtre contextuelle est largement utilisée dans diverses applications de NLP. Par exemple, dans la traduction automatique, l'analyse des sentiments, la génération de texte et la réponse automatique aux questions, où comprendre le contexte est crucial pour obtenir des résultats précis. La taille de la fenêtre contextuelle peut varier en fonction des besoins spécifiques de la tâche. Par exemple, les modèles transformer comme BERT sont capables de considérer l'ensemble d'un texte comme contexte, au lieu d'une fenêtre de taille fixe.

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