BabelNetBabelNet est un réseau sémantique multilingue et une ontologie lexicalisée. BabelNet a été créé en intégrant automatiquement la plus grande encyclopédie multilingue – c’est-à-dire Wikipédia – avec le lexique de la langue anglaise le plus connu – WordNet. L’intégration a été réalisée par correspondance automatique. Les entrées manquantes dans d'autres langues ont été obtenues par des techniques de traduction automatique.
Connecteur logiqueEn logique, un connecteur logique est un opérateur booléen utilisé dans le calcul des propositions. Comme dans toute approche logique, il faut distinguer un aspect syntaxique et un aspect sémantique. D'un point de vue syntaxique, les connecteurs sont des opérateurs dans un langage formel pour lesquels un certain nombre de règles définissent leur usage, au besoin complétées par une sémantique. Si l'on se place dans la logique classique, l'interprétation des variables se fait dans les booléens ou dans une extension multivalente de ceux-ci.
Dictionary-based machine translationMachine translation can use a method based on dictionary entries, which means that the words will be translated as a dictionary does – word by word, usually without much correlation of meaning between them. Dictionary lookups may be done with or without morphological analysis or lemmatisation. While this approach to machine translation is probably the least sophisticated, dictionary-based machine translation is ideally suitable for the translation of long lists of phrases on the subsentential (i.e.
Natural Language ToolkitThe Natural Language Toolkit, or more commonly NLTK, is a suite of libraries and programs for symbolic and statistical natural language processing (NLP) for English written in the Python programming language. It supports classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning functionalities. It was developed by Steven Bird and Edward Loper in the Department of Computer and Information Science at the University of Pennsylvania. NLTK includes graphical demonstrations and sample data.
Tissu conjonctifvignette|Section de l'épididyme. Le tissu conjonctif (en bleu) soutenant l'épithélium (en violet). Le tissu conjonctif (TC) est l'un des quatre types de tissus biologiques du règne animal qui soutient, lie, ou distingue différents types de tissus et d'organes du corps. Il tient son origine dans le mésoderme, au moment de la gastrulation, lors du développement embryonnaire. Les trois autres types de tissus sont l'épithélium, le tissu musculaire et le tissu nerveux.
LogiqueLa logique — du grec , qui est un terme dérivé de signifiant à la fois « raison », « langage » et « raisonnement » — est, dans une première approche, l'étude de l'inférence, c'est-à-dire des règles formelles que doit respecter toute argumentation correcte. Le terme aurait été utilisé pour la première fois par Xénocrate. La logique antique se décompose d'abord en dialectique et rhétorique. Elle est depuis l'Antiquité l'une des grandes disciplines de la philosophie, avec l'éthique (philosophie morale) et la physique (science de la nature).
Ingénierie des caractéristiquesL'ingénierie des caractéristiques (en anglais feature engineering) a un rôle important, notamment dans l’analyse des données. Sans données, les algorithmes d’exploitation et d’apprentissage automatique de données ne seront pas en mesure de fonctionner. En effet, il s’avère qu’en réalité, on ne pourrait réaliser que peu de choses si nous ne disposions que de très peu de caractéristiques afin de pouvoir représenter les données, ou les banques de données, sous-jacentes.
Loose connective tissueLoose connective tissue, also known as areolar tissue, is a cellular connective tissue with thin and relatively sparse collagen fibers. Its ground substance occupies more volume than the fibers do. It has a viscous to gel-like consistency and plays an important role in the diffusion of oxygen and nutrients from the capillaries that course through this connective tissue as well as in the diffusion of carbon dioxide and metabolic wastes back to the vessels.
Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
