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NLP moderne: Introduction

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Description

Cette séance de cours présente le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et ses applications pour permettre la collaboration homme-machine, les moteurs de recherche, les agents de dialogue, la génération de texte, etc. L'instructeur, Antoine Bosselut, discute des défis du NLP, comme l'ambiguïté dans le langage, et les progrès dans les modèles de langage neuronal. La séance de cours couvre les bases du NLP, y compris les modèles de langue, les algorithmes d'apprentissage, et les objectifs du cours. Il décrit également les éléments de base et les sujets qui seront abordés tout au long du cours, en soulignant l'importance de comprendre les approches modernes et de les déployer dans des scénarios pratiques.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement automatique du langage naturel: Traitement automatique du langage naturel

Concepts associés (31)

Modèle de langage

En 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.

Traitement automatique du langage naturel

Le 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.

Neural machine translation

Neural 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.

History of natural language processing

The 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.

Génération automatique de textes

La 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.

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Séances de cours associées (64)

Séquence à modèles de séquence: vue d'ensemble et applications

Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.

Introduction au traitement du langage naturel moderne

Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement

Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.

Modèles de langage classique: fondements et applications

Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.

Génération du langage naturel: comprendre la tâche et les techniques

Fournit un aperçu de la génération de langage naturel, en se concentrant sur les tâches, les défis et les méthodologies pour créer un texte cohérent.

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Traitement automatique du langage naturel

Neural machine translation

History of natural language processing

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