Le fait
Les modèles d'embedding représentent mots et phrases sous forme vectorielle, plaçant les concepts similaires à proximité dans l'espace vectoriel indépendamment des mots exacts utilisés
Cette approche améliore la précision des résultats en comprenant l'intention sémantique plutôt que de simples correspondances de mots-clés
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