Qu'est-ce que les embeddings multilingues et comment sont-ils entraînés (LaBSE) ?

Les embeddings multilingues sont des représentations vectorielles de mots ou de phrases, entraînées de manière à ce que les mots de différentes langues ayant une signification similaire aient des vecteurs proches dans un espace commun. Cela permet d'utiliser un seul modèle pour traiter du texte dans plusieurs langues, ce qui est pratique pour les tâches de recherche, de classification et de traduction.

LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) est l'un de ces modèles, développé par Google. Il est entraîné sur une grande quantité de textes parallèles (phrases) dans différentes langues en utilisant l'architecture BERT. L'idée principale est de minimiser la distance entre les vecteurs de phrases traduites et de maximiser la distance entre celles qui ne le sont pas.

L'entraînement de LaBSE comprend :

• L'utilisation d'un transformateur bidirectionnel (BERT) pour encoder les phrases.
• Des corpus parallèles (phrases et leurs traductions) comme données d'entraînement.
• L'optimisation par la tâche de maximiser la similarité entre les embeddings de paires traduites (par exemple, en utilisant la similarité cosinus).

En conséquence, le modèle génère des embeddings universels qui peuvent être utilisés pour la recherche multilingue, le clustering et d'autres tâches NLP.