Figure 14 showcases how how by training this kind of network will pick up on some semantics features. For exmaple in this case you can see there is a vector connecting man to woman and another between king and queen, which means woman minus man is going to be equal to queen minus king. You will get the same distance in this embeddings space applied to cases like male-female. Another example will be walking to walked and swimming to swam. You can always apply this kind of specific linear transofmation going from one word to another or from country to capital.
La figure 14 montre comment l’entraînement de ce type de réseau permet de saisir certaines caractéristiques sémantiques. Par exemple, dans ce cas, il y a un vecteur reliant « man » à « woman » et un autre entre « king » et « queen ». Cela signifie que « woman » - « man » = « queen » et « king ». On obtient la même distance dans cet espace d’enchâssement pour des cas comme homme-femme. Il est possible d’appliquer ce type de transformation linéaire pour passer d’une conjugaison à une autre ou d’un pays à une capitale.