Plongement lexicalLe plongement lexical (« word embedding » en anglais) est une méthode d'apprentissage d'une représentation de mots utilisée notamment en traitement automatique des langues. Le terme devrait plutôt être rendu par vectorisation de mots pour correspondre plus proprement à cette méthode. Cette technique permet de représenter chaque mot d'un dictionnaire par un vecteur de nombres réels. Cette nouvelle représentation a ceci de particulier que les mots apparaissant dans des contextes similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont relativement proches.
Reconnaissance d'entités nomméesLa reconnaissance d'entités nommées est une sous-tâche de l'activité d'extraction d'information dans des corpus documentaires. Elle consiste à rechercher des objets textuels (c'est-à-dire un mot, ou un groupe de mots) catégorisables dans des classes telles que noms de personnes, noms d'organisations ou d'entreprises, noms de lieux, quantités, distances, valeurs, dates, etc. À titre d'exemple, on pourrait donner le texte qui suit, étiqueté par un système de reconnaissance d'entités nommées utilisé lors de la campagne d'évaluation MUC: Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006 Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006.
Concordancier multilingueUn concordancier multilingue est un outil informatique permettant de gérer des corpus parallèles. Par métonymie, le concordancier multilingue désigne aussi ces corpus. Un corpus parallèle est un ensemble de groupes de textes qui, deux à deux, dans chaque groupe, sont des traductions mutuelles. L'Acquis communautaire européen est un exemple où chaque groupe comporte un texte pour chacune des langues officielles de l'Union européenne. L'ensemble des groupes désignent les lois régissant la communauté européenne.
DéfinitionUne définition est une proposition qui met en équivalence un élément définissant et un élément étant défini. Une définition a pour but de clarifier, d'expliquer. Elle détermine les limites ou « un ensemble de traits qui circonscrivent un objet ». Selon les Définitions du pseudo-Platon, la définition est la . Aristote, dans le Topiques, définit le mot comme En mathématiques, on définit une notion à partir de notions antérieurement définies. Les notions de bases étant les symboles non logiques du langage considéré, dont l'usage est défini par les axiomes de la théorie.
Extraction de connaissancesL'extraction de connaissances est le processus de création de connaissances à partir d'informations structurées (bases de données relationnelles, XML) ou non structurées (textes, documents, images). Le résultat doit être dans un format lisible par les ordinateurs. Le groupe RDB2RDF W3C est en cours de standardisation d'un langage d'extraction de connaissances au format RDF à partir de bases de données. En français on parle d'« extraction de connaissances à partir des données » (ECD).
Similarité sémantiqueLa similarité sémantique est une notion définie entre deux concepts soit au sein d'une même hiérarchie conceptuelle, soit - dans le cas d'alignement d'ontologies - entre deux concepts appartenant respectivement à deux hiérarchies conceptuelles distinctes. La similarité sémantique indique que ces deux concepts possèdent un grand nombre d'éléments en commun (propriétés, termes, instances). D’un point de vue psychologie cognitive, les notions de proximité et de similarité sont bien distinctes.
Fouille de textesLa fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.
Annotation sémantiqueL'annotation sémantique est l'opération consistant à relier le contenu d'un texte à des entités dans une ontologie. Par exemple, pour la phrase «Paris est la capitale de la France.», l'annotation correcte de Paris serait Paris et non Paris Hilton. L'annotation sémantique est une variante plus détaillée mais moins exacte de la méthode des entitiés nommées, car ces dernières décrivent seulement la catégorie de l'entité (Paris est une ville, sans la relier à la bonne page Wikipédia).
Word2vecEn intelligence artificielle et en apprentissage machine, Word2vec est un groupe de modèles utilisé pour le plongement lexical (word embedding). Ces modèles ont été développés par une équipe de recherche chez Google sous la direction de . Ce sont des réseaux de neurones artificiels à deux couches entraînés pour reconstruire le contexte linguistique des mots. La méthode est implémentée dans la bibliothèque Python Gensim. Deux architectures ont été initialement proposées pour apprendre les Word2vec, le modèle de sacs de mots continus (CBOW: continuous bag of words) et le modèle skip-gram.
Recherche d'informationLa recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.
