Compréhension du langage naturelvignette|L'apprentissage de la lecture par Sigurður málari, siècle. La compréhension du langage naturel (NLU en anglais) ou linterprétation en langage naturel (NLI) est une sous-rubrique du traitement de la langue naturelle en intelligence artificielle qui traite de la compréhension en lecture automatique. La compréhension du langage naturel est considérée comme un problème difficile en IA. Il existe un intérêt commercial considérable dans ce domaine en raison de son application à la collecte de nouvelles, à la catégorisation des textes, à l'activation vocale, à l'archivage et à l'analyse de contenu à grande échelle.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Grammaire d'arbres adjointsLa grammaire d'arbres adjoints, grammaire TAG, ou légèrement sensible au contexte, est un formalisme d'analyse grammaticale introduit par Aravind K. Joshi et ses collègues en 1975. Ce formalisme a été utilisé à différentes fins, et particulièrement en linguistique formelle et informatique pour le traitement de la syntaxe des langues naturelles. Historiquement, il a d'abord permis de représenter de manière directe des dépendances à longue distance et il permet également de représenter les dépendances croisées du suisse allemand et du flamand occidental, phénomène qui ne peut se traiter avec une grammaire de réécriture hors contexte, comme l'a montré S.
Complete topological vector spaceIn functional analysis and related areas of mathematics, a complete topological vector space is a topological vector space (TVS) with the property that whenever points get progressively closer to each other, then there exists some point towards which they all get closer. The notion of "points that get progressively closer" is made rigorous by or , which are generalizations of , while "point towards which they all get closer" means that this Cauchy net or filter converges to The notion of completeness for TVSs uses the theory of uniform spaces as a framework to generalize the notion of completeness for metric spaces.
Association for Computational LinguisticsL’Association for Computational Linguistics (ACL) est la principale société savante en traitement automatique des langues. Elle organise tous les ans la plus prestigieuse conférence scientifique du domaine. Avant 1968, l'association était nommé Association for Machine Translation and Computational Linguistics (AMTCL). Elle est également responsable d'une revue scientifique publiée par MIT Press depuis 1988.
Espace vectoriel ordonnéEn mathématiques, un espace vectoriel ordonné (ou espace vectoriel partiellement ordonné) est un espace vectoriel sur muni d'une relation d'ordre compatible avec sa structure. Il est dit totalement ordonné si l'ordre associé est un ordre total. Soit E un espace vectoriel sur le corps des réels et un préordre sur .
Partie bornée d'un espace vectoriel topologiqueEn analyse fonctionnelle et dans des domaines mathématiques reliés, une partie d'un espace vectoriel topologique est dite bornée (au sens de von Neumann) si tout voisinage du vecteur nul peut être dilaté de manière à contenir cette partie. Ce concept a été introduit par John von Neumann et Andreï Kolmogorov en 1935. Les parties bornées sont un moyen naturel de définir les (localement convexes) sur les deux espaces vectoriels d'une paire duale.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Phrase structure grammarThe term phrase structure grammar was originally introduced by Noam Chomsky as the term for grammar studied previously by Emil Post and Axel Thue (Post canonical systems). Some authors, however, reserve the term for more restricted grammars in the Chomsky hierarchy: context-sensitive grammars or context-free grammars. In a broader sense, phrase structure grammars are also known as constituency grammars. The defining trait of phrase structure grammars is thus their adherence to the constituency relation, as opposed to the dependency relation of dependency grammars.
Portée (informatique)En informatique, la portée (scope en anglais) d'un identifiant est l'étendue au sein de laquelle cet identifiant est lié. Cette portée peut être lexicale ou dynamique. Portée lexicale Une portée lexicale est définie par une portion du code source. Au sein de cette portion, l'identifiant n'a qu'une seule liaison. Un identifiant à portée globale est lié dans l'ensemble du code source (parfois seulement après sa déclaration ou sa définition). Dans de nombreux langages de programmation, toutes les fonctions ont une portée globale (exemple : C).
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).
Structure profonde et structure de surfaceEn grammaire générative, une structure profonde est la structure d'une phrase telle qu'elle est rattachée à des règles fondamentales de la langue. Son opposé, la structure de surface, est une structure de phrase telle qu'elle n'est rattachée qu'à des règles non fondamentales dans la langue. Cette distinction permet de différencier grammaticalité — qui concerne le respect des règles de structure grammaticale — et acceptabilité — qui concerne la structure profonde.
