Séance de cours

Génération du langage naturel : évaluation

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Description

Cette séance de cours porte sur l'évaluation des modèles de génération de langage naturel, en mettant l'accent sur les paramètres de chevauchement du contenu, les paramètres fondés sur les modèles et les évaluations humaines. L'instructeur discute des défis que pose l'évaluation de la qualité du texte généré, des limites du contenu qui se chevauchent et de l'importance des jugements humains dans l'évaluation des faits et de l'exactitude. Diverses mesures telles que BLEU, ROUGE et BERTScore sont expliquées, ainsi que leurs applications dans différentes tâches NLP. La séance de cours souligne la nécessité d'améliorer les méthodes d'évaluation et souligne le rôle des humains dans l'évaluation des systèmes de production de texte.

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Concepts associés (32)

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.

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.

Système métrique

Le système métrique est un système de mesure décimal adopté internationalement. Il est largement utilisé et, lorsqu'il est utilisé, c'est le seul ou le plus commun des systèmes de poids et de mesures. Il est maintenant connu sous le nom de système international d'unités (SI). Il est utilisé pour mesurer les choses quotidiennes telles que la masse d'un sac de farine, la taille d'une personne, la vitesse d'une voiture, et le volume de carburant dans son réservoir. Il est également utilisé dans la science, l'industrie et le commerce.

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.

List of metric units

Metric units are units based on the metre, gram or second and decimal (power of ten) multiples or sub-multiples of these. The most widely used examples are the units of the International System of Units (SI). By extension they include units of electromagnetism from the CGS and SI units systems, and other units for which use of SI prefixes has become the norm.

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Génération de langues naturelles

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Intégrations de mots neuronaux: Représentations d'apprentissage pour le langage naturel

Couvre les incorporations de mots neuronaux et les méthodes d'apprentissage des représentations de mots dans le traitement du langage naturel.

Génération de langage naturel : évaluer la qualité du texte

Couvre les méthodes d'évaluation des systèmes de génération de langage naturel, y compris les mesures et les évaluations humaines de la qualité du texte généré.

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.

Modèles de séquence de préformation: BART et T5

Couvre la préformation des modèles séquence à séquence, en se concentrant sur les architectures BART et T5.

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