Génération automatique de textesLa génération automatique de texte (GAT) est une sous discipline de la linguistique computationnelle qui vise à exprimer sous une forme textuelle, syntaxiquement et sémantiquement correcte, une représentation formelle d'un contenu. Outre ses nombreuses applications existantes ou potentielles - par exemple pour produire automatiquement des bulletins météorologiques, ou des rapports automatisés - elle offre par ailleurs un cadre d'investigation des théories linguistiques, et particulièrement de ses mécanismes de production.
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.
Modèle de langageEn traitement automatique des langues, un modèle de langage ou modèle linguistique est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Un modèle de langage n-gramme est un modèle de langage qui modélise des séquences de mots comme un processus de Markov. Il utilise l'hypothèse simplificatrice selon laquelle la probabilité du mot suivant dans une séquence ne dépend que d'une fenêtre de taille fixe de mots précédents.
Traduction automatiqueLa traduction automatique désigne la traduction brute d'un texte entièrement réalisée par un ou plusieurs programmes informatiques. Dans le cas de la traduction d'une conversation audio, en direct ou en différé, on parle de transcription automatique. Un traducteur humain n’intervient pas pour corriger les erreurs du texte durant la traduction, mais seulement avant et/ou après. On la distingue de la traduction assistée par ordinateur où la traduction est en partie manuelle, éventuellement de façon interactive avec la machine.
Statistical machine translationStatistical machine translation (SMT) was a machine translation approach, that superseded the previous, rule-based approach because it required explicit description of each and every linguistic rule, which was costly, and which often did not generalize to other languages. Since 2003, the statistical approach itself has been gradually superseded by the deep learning-based neural network approach. The first ideas of statistical machine translation were introduced by Warren Weaver in 1949, including the ideas of applying Claude Shannon's information theory.
Neural machine translationNeural machine translation (NMT) is an approach to machine translation that uses an artificial neural network to predict the likelihood of a sequence of words, typically modeling entire sentences in a single integrated model. They require only a fraction of the memory needed by traditional statistical machine translation (SMT) models. Furthermore, unlike conventional translation systems, all parts of the neural translation model are trained jointly (end-to-end) to maximize the translation performance.
Example-based machine translationExample-based machine translation (EBMT) is a method of machine translation often characterized by its use of a bilingual corpus with parallel texts as its main knowledge base at run-time. It is essentially a translation by analogy and can be viewed as an implementation of a case-based reasoning approach to machine learning. At the foundation of example-based machine translation is the idea of translation by analogy.
Processus autorégressifUn processus autorégressif est un modèle de régression pour séries temporelles dans lequel la série est expliquée par ses valeurs passées plutôt que par d'autres variables. Un processus autorégressif d'ordre p, noté AR(p) est donné par : où sont les paramètres du modèle, est une constante et un bruit blanc. En utilisant l'opérateur des retards, on peut l'écrire : Un processus autorégressif d'ordre 1 s'écrit : On peut formuler le processus AR(1) de manière récursive par rapport aux conditions précédentes : En remontant aux valeurs initiales, on aboutit à : Il est à noter que les sommes vont ici jusqu'à l'infini.
Traduction assistée par ordinateurLa traduction assistée par ordinateur ou TAO (en anglais, computer-aided translation ou CAT) est un domaine qui est à cheval entre la traduction et l’informatique. Elle est un sous-domaine de la traductique, qui regroupe l'ensemble des outils informatiques utilisées par un traducteur (traitement de textes, outils terminologiques, traduction automatique...). Elle ne doit pas être confondue avec la traduction automatique par ordinateur : dans la traduction assistée par ordinateur, c’est bien un humain qui traduit, mais avec un soutien informatique pour lui faciliter la tâche.
Résumé automatique de texteUn résumé est une forme de compression textuelle avec perte d'information. Un résumé automatique de texte est une version condensée d'un document textuel, obtenu au moyen de techniques informatiques. La forme la plus connue et la plus visible des condensés de textes est le résumé, représentation abrégée et exacte du contenu d'un document. Cependant, produire un résumé pertinent et de qualité demande au résumeur (un humain ou un système automatique) l'effort de sélectionner, d'évaluer, d'organiser et d'assembler des segments d'information selon leur pertinence.
ARMAEn statistique, les modèles ARMA (modèles autorégressifs et moyenne mobile), ou aussi modèle de Box-Jenkins, sont les principaux modèles de séries temporelles. Étant donné une série temporelle , le modèle ARMA est un outil pour comprendre et prédire, éventuellement, les valeurs futures de cette série. Le modèle est composé de deux parties : une part autorégressive (AR) et une part moyenne-mobile (MA). Le modèle est généralement noté ARMA(,), où est l'ordre de la partie AR et l'ordre de la partie MA.
Autoregressive integrated moving averageIn statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. To better comprehend the data or to forecast upcoming series points, both of these models are fitted to time series data. ARIMA models are applied in some cases where data show evidence of non-stationarity in the sense of mean (but not variance/autocovariance), where an initial differencing step (corresponding to the "integrated" part of the model) can be applied one or more times to eliminate the non-stationarity of the mean function (i.
Moving-average modelIn time series analysis, the moving-average model (MA model), also known as moving-average process, is a common approach for modeling univariate time series. The moving-average model specifies that the output variable is cross-correlated with a non-identical to itself random-variable. Together with the autoregressive (AR) model, the moving-average model is a special case and key component of the more general ARMA and ARIMA models of time series, which have a more complicated stochastic structure.
History of natural language processingThe history of natural language processing describes the advances of natural language processing (Outline of natural language processing). There is some overlap with the history of machine translation, the history of speech recognition, and the history of artificial intelligence. The history of machine translation dates back to the seventeenth century, when philosophers such as Leibniz and Descartes put forward proposals for codes which would relate words between languages.
Mort d'une langueEn linguistique, la mort d'une langue survient quand disparaissent les d'une langue maternelle. Par extension, lextinction d'une langue est le stade où cette langue n'est plus connue, pas même comme langue seconde. D'autres termes proches sont le linguicide, c'est-à-dire la mort d'une langue pour des motifs naturels ou politiques et, plus rarement, la « glottophagie », phénomène où une langue peu parlée est absorbée ou remplacée par une autre, comptant des locuteurs plus nombreux.
DialogueLe mot « dialogue » (du grec ancien - composé du préfixe « » : « au travers, par, entre », et du radical « » : « parole, raison, verbe » -, c'est-à-dire littéralement : « une parole raisonnée et agissante, qui pénètre, tranche et traverse complètement et méticuleusement ») désigne un type de communication entre plusieurs personnes ou groupes de personnes.
Atténuation des biais cognitifsvignette|Un biais cognitif est un mécanisme de la pensée, qui cause une déviation du jugement. Le terme biais fait référence à une déviation systématique de la pensée logique et rationnelle par rapport à la réalité. Un biais cognitif est une distorsion systémique d'un processus cognitif, pouvant survenir à toutes les étapes ( recueil des informations, traitement, restitution..) influençant la prise de décision et le jugement. L’atténuation des biais cognitifs est la réduction et la prévention des effets négatifs des biais cognitifs.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
Langues en voie de disparitionLes langues en voie de disparition sont les langues dont le nombre de locuteurs décroît au point de les faire disparaître (voir : mort d'une langue). Parmi les quelque du monde, un grand nombre est en train de disparaître et ce phénomène s'accélère d'année en année. L' considère que les langues appartiennent au patrimoine culturel immatériel de l'humanité et œuvre pour la diversité linguistique par des programmes de sauvegarde des langues en danger.
Stratégie d'évaluation (informatique)Un langage de programmation utilise une stratégie d'évaluation pour déterminer « quand » évaluer les arguments à l'appel d'une fonction (ou encore, opération, méthode) et « comment » passer les arguments à la fonction. Par exemple, dans l'appel par valeur, les arguments doivent être évalués avant d'être passés à la fonction. La stratégie d'évaluation d'un langage de programmation est spécifiée par la définition du langage même. En pratique, la plupart des langages de programmation (Java, C...
