@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix ltk: <http://data.loterre.fr/ark:/67375/LTK> .
@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .
@prefix inist: <http://www.inist.fr/Ontology#> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> a owl:Ontology, skos:ConceptScheme .
<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-SSB68GXG-L>
  skos:exactMatch ltk:-BGKZZ0LZ-L, <https://www.wikidata.org/wiki/Q22673982> ;
  a skos:Concept ;
  skos:definition "Algorithm for word embeddings consisting in vectorizing the words in texts from their context using a two-layer neural network. (Loterre)"@en, "Algorithme pour le plongement lexical consistant à vectoriser les mots de textes e à partir de leur contexte à l'aide d'un réseau de neurones à deux couches. (Loterre)"@fr ;
  skos:inScheme <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> ;
  skos:altLabel "skip-gram with negative sampling (SGNS)"@en ;
  skos:example "L'algorithme Word2Vec donne généralement des candidats assez proches. (Bigeard, 2017)"@fr, "La méthode 1 est inspirée de (Xing 2017) elle consiste à entrainer un modèle Word2Vec à la fois sur les mots des tweets et sur leur catégorie. (Suignard, Charaudeau, Boumghar, Bothua & Lagarde, 2018)"@fr, "Nous avons ainsi développé une application web CuriosiText qui permet de lancer un traitement Word2Vec et de peupler semi automatiquement une ontologie métier avec les termes similaires correctement détectés. (Bothua, Lagarde & Pierre, 2018)"@fr, "Avec une approche telle que celle de Word2Vec, il est difficile d'interpréter les dimensions. (Connes & Dugué, 2019)"@fr, "Un modèle compétitif au Word2Vec a été proposé par Penningt -on et al.) (Billami & Gala, 2017)"@fr ;
  dc:modified "2024-05-03T08:51:42"^^xsd:dateTime ;
  skos:prefLabel "Word2Vec"@en, "Word2Vec"@fr ;
  skos:hiddenLabel "word2vec"@fr, "word2vec"@en, "word2Vec"@en, "word2Vec"@fr, "Word2vec"@en, "Word2vec"@fr ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-FZXXSFHX-G> ;
  inist:definitionalContext "La méthode Word2Vec apparue ces dernières années permet quant à elle de créer des vecteurs de sens utilisant des réseaux de neurones. (Ben Othmane Zribi, 2018)"@fr .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-FZXXSFHX-G>
  skos:prefLabel "neural networks model"@en, "modèle de réseaux de neurones"@fr ;
  a skos:Concept ;
  skos:narrower <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-SSB68GXG-L> .