[ca] Dins del món del Processament del Llenguatge Natural (NLP) i d'altres camps relacionats amb aquest àmbit, les representaciones latents de paraules (word embeddings) s'han convertit en una tecnologia fonamental per a desenvolupar aplicacions pràctiques. En aquesta tesi es presenta un anàlisi teòric d'aquests word embeddings així com alguns algoritmes per a entrenar-los. A més a més, com a aplicació pràctica d'aquesta recerca també es presenten aplicacions per a cerques a la web i màrqueting. Primer, s'introdueixen alguns aspectes teòrics d'un dels algoritmes més populars per a aprendre word embeddings, el word2vec. També es presenta el word2vec en un context de Reinforcement Learning demostrant que modela les normes no explícites (off-policy) en presència d'un conjunt de normes (policies) de comportament fixes. A continuació, presentem un nou algoritme de d'aprenentatge de normes no explícites (off-policy), $word2vec_{\pi}$, com a modelador de normes de comportament. La validació experimental corrobora la superioritat d'aquest nou algorithme respecte \textit{word2vec}. Segon, es presenta un mètode per a aprendre word embeddings que són resistents a errors d'escriptura. La majoria de word embeddings tenen una aplicació limitada quan s'enfronten a textos amb errors o paraules fora del vocabulari. Nosaltres proposem un mètode combinant FastText amb sub-paraules i una tasca supervisada per a aprendre patrons amb errors. Els resultats proven com les paraules mal escrites estan pròximes a les correctes quan les comparem dins de l'embedding. Finalment, aquesta tesi proposa dues tècniques noves (una a nivell de caràcter i l'altra a nivell de paraula) que empren xarxes neuronals (DNNs) per a la tasca de similaritat semàntica. Es demostra experimentalment que aquests mètodes són eficaços per a la predicció de l'eficàcia (click-through rate) dins del context de cerces patrocinades.

[en] Word embeddings are a building block of many practical applications across NLP and related disciplines. In this thesis, we present theoretical analysis and algorithms to learn word embeddings. Moreover, we present applications of word embeddings that concern Web Search and Advertising. We start by presenting theoretical insights for one the most popular algorithm to learn word embeddings \textit{word2vec}. We also model \textit{word2vec} in Reinforcement Learning framework and showed that it's an off-policy learner with a fixed behavior policy. Then we present an off-policy learning algorithm $word2vec_{\pi}$ that uses \textit{word2vec} as a behavior policy. %With extensive experimentation, we show that the proposed method performs better than \textit{word2vec}. Then, we present a method to learn word embeddings that are resilient to misspellings. Existing word embeddings have limited applicability to malformed texts, which contain a non-negligible amount of out-of-vocabulary words. We propose a method combining FastText with subwords and a supervised task of learning misspelling patterns. In our method, misspellings of each word are embedded close to their correct variants. Lastly, we propose two novel approaches (one working at the character level and the other working at word level) that use deep convolutional neural networks for a central task in NLP, semantic matching. We experimentally showed the effectiveness of our approach using click-through rate prediction task for Sponsored Search.