Concept
Traitement automatique du langage naturel
Concepts associés (72)
Word2vec
En 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.
Semantic parsing
Semantic parsing is the task of converting a natural language utterance to a logical form: a machine-understandable representation of its meaning. Semantic parsing can thus be understood as extracting the precise meaning of an utterance. Applications of semantic parsing include machine translation, question answering, ontology induction, automated reasoning, and code generation. The phrase was first used in the 1970s by Yorick Wilks as the basis for machine translation programs working with only semantic representations.
Sac de mots
La représentation par sac de mots (ou bag of words en anglais) est une description de document (texte, image...) très utilisée en recherche d'information. On considère que le monde peut être décrit au moyen d'un dictionnaire (de « mots »). Dans sa version la plus simple, un document particulier est représenté par l'histogramme des occurrences des mots le composant : pour un document donné, chaque mot se voit affecté le nombre de fois qu'il apparaît dans le document (voir la notion de multi-ensemble, bag en anglais).
Topic model
vignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab
Syntactic ambiguity
Syntactic ambiguity, also called structural ambiguity, amphiboly or amphibology, is a situation where a sentence may be interpreted in more than one way due to ambiguous sentence structure. Syntactic ambiguity does not come from the range of meanings of single words, but from the relationship between the words and clauses of a sentence, and the sentence structure hidden behind the word order. In other words, a sentence is syntactically ambiguous when a reader or listener can reasonably interpret one sentence as having multiple possible structures.
Lexical semantics
Lexical semantics (also known as lexicosemantics), as a subfield of linguistic semantics, is the study of word meanings. It includes the study of how words structure their meaning, how they act in grammar and compositionality, and the relationships between the distinct senses and uses of a word. The units of analysis in lexical semantics are lexical units which include not only words but also sub-words or sub-units such as affixes and even compound words and phrases. Lexical units include the catalogue of words in a language, the lexicon.
Semantic role labeling
In natural language processing, semantic role labeling (also called shallow semantic parsing or slot-filling) is the process that assigns labels to words or phrases in a sentence that indicates their semantic role in the sentence, such as that of an agent, goal, or result. It serves to find the meaning of the sentence. To do this, it detects the arguments associated with the predicate or verb of a sentence and how they are classified into their specific roles. A common example is the sentence "Mary sold the book to John.
Thésaurus lexicographique
Un thésaurus ou dictionnaire analogique est un ouvrage de référence dans lequel les mots sont organisés par champ lexical, où l’on peut trouver des synonymes et antonymes de mots. Il est destiné notamment aux personnes qui écrivent, pour aider à trouver le meilleur mot pour exprimer une idée. Les dictionnaires de synonymes ont une longue histoire. Le mot thésaurus a été utilisé en 1852 par Peter Mark Roget pour son Roget's Thesaurus, qui regroupe les mots dans une taxonomie hiérarchique de concepts, mais d’autres sont organisés par ordre alphabétique ou d’une autre manière.
Extraction de connaissances
L'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).
Cache language model
A cache language model is a type of statistical language model. These occur in the natural language processing subfield of computer science and assign probabilities to given sequences of words by means of a probability distribution. Statistical language models are key components of speech recognition systems and of many machine translation systems: they tell such systems which possible output word sequences are probable and which are improbable.