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Starspace est un framework de vecteurs d'embedding conçu pour entraîner des représentations de haute dimension de texte et d'images. Il fonctionne comme un système de machine learning pour le ranking neuronal, la classification de texte et l'embedding de graphes de connaissances, mappant différents types d'objets dans un espace numérique partagé pour faciliter les tâches de récupération et de prédiction. Le système inclut des outils spécialisés pour la complétion de graphes de connaissances et la prédiction de liens en représentant les entités et leurs relations au sein d'un espace vectoriel multi-relationnel. Il fournit en outre des capacités pour la recommandation de contenu sémantique et la classification de texte à grande échelle en mappant les entrées vers des étiquettes cibles ou des éléments candidats. Le framework couvre de larges domaines de capacités incluant le ranking d'entités basé sur la similarité, l'extraction d'embedding vectoriel à partir de documents ou de n-grammes, et l'utilisation de l'entraînement basé sur des marches aléatoires (random-walk). Pour gérer de grands jeux de données, il intègre un chargement de données compressées sur disque et une optimisation par échantillonnage négatif.