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.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Traitement automatique du langage naturelLe traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.
Classifieur linéaireEn apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.
Similarité cosinusLa similarité cosinus donne la similarité de deux vecteurs à n dimensions en déterminant le cosinus de leur angle. Ce score est fréquemment utilisée en fouille de textes. Soit deux vecteurs A et B, le cosinus de leur angle θ s'obtient en prenant leur produit scalaire divisé par le produit de leurs normes : La valeur d'un cosinus, donc celle calculée ici pour cos θ, est comprise dans l'intervalle [-1,1]. La valeur de -1 indique des vecteurs opposés, la valeur de 0 des vecteurs indépendants (orthogonaux) et la valeur de 1 des vecteurs colinéaires de coefficient positif.
Similarity measureIn statistics and related fields, a similarity measure or similarity function or similarity metric is a real-valued function that quantifies the similarity between two objects. Although no single definition of a similarity exists, usually such measures are in some sense the inverse of distance metrics: they take on large values for similar objects and either zero or a negative value for very dissimilar objects. Though, in more broad terms, a similarity function may also satisfy metric axioms.
Pertinence d'un documentUne recherche scientifique ne peut avoir cette qualité de « scientifique » qu’après avoir répondu à un ensemble de critères. Parmi ces critères, la pertinence occupe une place primordiale, elle constitue la moelle épinière de toute recherche académique. En effet, c’est le degré de la pertinence qui donne beaucoup de crédibilité à un tel document. Par elle ce dernier aura beaucoup de chance d’être publiée et d’être tenue comme référence scientifique de recherche.
Information de FisherEn statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher. Elle a été introduite par R.A. Fisher. Soit f(x ; θ) la distribution de vraisemblance d'une variable aléatoire X (qui peut être multidimensionnelle), paramétrée par θ.
Processus stochastiqueUn processus ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire. Celle-ci intervient dans le calcul classique des probabilités, où elle mesure chaque résultat possible (ou réalisation) d'une épreuve. Cette notion se généralise à plusieurs dimensions. Un cas particulier important, le champ aléatoire de Markov, est utilisé en analyse spatiale.
Covariance matrixIn probability theory and statistics, a covariance matrix (also known as auto-covariance matrix, dispersion matrix, variance matrix, or variance–covariance matrix) is a square matrix giving the covariance between each pair of elements of a given random vector. Any covariance matrix is symmetric and positive semi-definite and its main diagonal contains variances (i.e., the covariance of each element with itself). Intuitively, the covariance matrix generalizes the notion of variance to multiple dimensions.
