Quelles sont les principales différences entre GloVe et word2vec?

Les principales différences entre GloVe et word2vec concernent l’approche pour entraîner des représentations vectorielles des mots :

• word2vec est un modèle prédictif qui apprend à prédire le contexte d’un mot (CBOW) ou le mot à partir du contexte (Skip-gram). Il optimise la probabilité d’apparition des mots dans le contexte en utilisant une approche de réseau neuronal.

• GloVe est un modèle basé sur la factorisation matricielle d’une matrice globale de relations entre mots. Il prend en compte la statistique de co-occurrence des mots dans tout le corpus, en essayant d’approximer le logarithme de la probabilité de co-occurrence des paires de mots.

Ainsi, word2vec se concentre sur le contexte local et la prédiction, tandis que GloVe se concentre sur la statistique globale des relations entre mots. En pratique, GloVe peut mieux capturer les liens sémantiques globaux, et word2vec les dépendances contextuelles locales.

Exemple d’utilisation : pour la recherche sémantique, on peut choisir GloVe si la sémantique globale est importante, ou word2vec si le contexte de phrases spécifiques est crucial.