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.
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.
Universaux linguistiquesEn linguistique, les universaux sont des catégories, des propriétés, des relations, des tendances considérées comme étant communes à toutes les langues, bien que celles-ci soient très différentes à bien des égards. Il y a des universaux phonologiques, grammaticaux, sémantiques, lexicaux, pragmatiques, stylistiques, il en existe donc dans tous les domaines de la langue. Dès l’Antiquité, Aristote a eu l’intuition que toutes les langues se soumettent à des principes communs.
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.
Extraction de connaissancesL'extraction de connaissances est le processus de création de connaissances à partir d'informations structurées (bases de données relationnelles, XML) ou non structurées (textes, documents, images). Le résultat doit être dans un format lisible par les ordinateurs. Le groupe RDB2RDF W3C est en cours de standardisation d'un langage d'extraction de connaissances au format RDF à partir de bases de données. En français on parle d'« extraction de connaissances à partir des données » (ECD).
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).
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Linguistique informatiqueLa linguistique informatique est un champ interdisciplinaire basé sur une modélisation symbolique (à base de règles) ou statistique du langage naturel établie dans une perspective informatique. Les langues humaines sont des systèmes sémiotiques où tout se tient et dont le sens est négociable, ce qui permet leur évolution. Le langage est véhiculé par plusieurs modalités sensorielles : le son (la parole), les traces graphiques (l’écriture), les gestes (langue des signes, gestuelle co-verbale).
Compétence et performanceL'opposition théorique entre compétence et performance est une hypothèse de Noam Chomsky dans le cadre de la linguistique générative. Publiée initialement en 1965 dans Aspects de la théorie syntaxique, elle procède d'une réinterprétation de « l’opposition saussurienne de la langue et de la parole » et est devenue un concept classique du discours linguistique général. Elle différencie chez les générativistes la capacité de construire et reconnaître l'ensemble des énoncés grammaticalement corrects d'une part (compétence) et l'ensemble des énoncés produits d'autre part (performance).
Reconnaissance d'entités nomméesLa reconnaissance d'entités nommées est une sous-tâche de l'activité d'extraction d'information dans des corpus documentaires. Elle consiste à rechercher des objets textuels (c'est-à-dire un mot, ou un groupe de mots) catégorisables dans des classes telles que noms de personnes, noms d'organisations ou d'entreprises, noms de lieux, quantités, distances, valeurs, dates, etc. À titre d'exemple, on pourrait donner le texte qui suit, étiqueté par un système de reconnaissance d'entités nommées utilisé lors de la campagne d'évaluation MUC: Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006 Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
