Désambiguïsation lexicaleLa désambiguïsation lexicale ou désambigüisation lexicale est la détermination du sens d'un mot dans une phrase lorsque ce mot peut avoir plusieurs sens possibles. Dans la linguistique informatique, la désambiguïsation lexicale est un problème non résolu dans le traitement des langues naturelles et de l'ontologie informatique. La résolution de ce problème permettrait des avancées importantes dans d'autres champs de la linguistique informatique comme l'analyse du discours, l'amélioration de la pertinence des résultats des moteurs de recherche, la résolution des anaphores, la cohérence, l'inférence, etc.
Analyse sémantique latenteL’analyse sémantique latente (LSA, de l'anglais : Latent semantic analysis) ou indexation sémantique latente (ou LSI, de l'anglais : Latent semantic indexation) est un procédé de traitement des langues naturelles, dans le cadre de la sémantique vectorielle. La LSA fut brevetée en 1988 et publiée en 1990. Elle permet d'établir des relations entre un ensemble de documents et les termes qu'ils contiennent, en construisant des « concepts » liés aux documents et aux termes.
Plongement lexicalLe plongement lexical (« word embedding » en anglais) est une méthode d'apprentissage d'une représentation de mots utilisée notamment en traitement automatique des langues. Le terme devrait plutôt être rendu par vectorisation de mots pour correspondre plus proprement à cette méthode. Cette technique permet de représenter chaque mot d'un dictionnaire par un vecteur de nombres réels. Cette nouvelle représentation a ceci de particulier que les mots apparaissant dans des contextes similaires possèdent des vecteurs correspondants qui sont relativement proches.
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Recherche d'informationLa recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.
Analyse sémantique latente probabilisteL’analyse sémantique latente probabiliste (de l'anglais, Probabilistic latent semantic analysis : PLSA), aussi appelée indexation sémantique latente probabiliste (PLSI), est une méthode de traitement automatique des langues inspirée de l'analyse sémantique latente. Elle améliore cette dernière en incluant un modèle statistique particulier. La PLSA possède des applications dans le filtrage et la recherche d'information, le traitement des langues naturelles, l'apprentissage automatique et les domaines associés.
Word2vecEn intelligence artificielle et en apprentissage machine, Word2vec est un groupe de modèles utilisé pour le plongement lexical (word embedding). Ces modèles ont été développés par une équipe de recherche chez Google sous la direction de . Ce sont des réseaux de neurones artificiels à deux couches entraînés pour reconstruire le contexte linguistique des mots. La méthode est implémentée dans la bibliothèque Python Gensim. Deux architectures ont été initialement proposées pour apprendre les Word2vec, le modèle de sacs de mots continus (CBOW: continuous bag of words) et le modèle skip-gram.
Similarité sémantiqueLa similarité sémantique est une notion définie entre deux concepts soit au sein d'une même hiérarchie conceptuelle, soit - dans le cas d'alignement d'ontologies - entre deux concepts appartenant respectivement à deux hiérarchies conceptuelles distinctes. La similarité sémantique indique que ces deux concepts possèdent un grand nombre d'éléments en commun (propriétés, termes, instances). D’un point de vue psychologie cognitive, les notions de proximité et de similarité sont bien distinctes.
Word-sense inductionIn computational linguistics, word-sense induction (WSI) or discrimination is an open problem of natural language processing, which concerns the automatic identification of the senses of a word (i.e. meanings). Given that the output of word-sense induction is a set of senses for the target word (sense inventory), this task is strictly related to that of word-sense disambiguation (WSD), which relies on a predefined sense inventory and aims to solve the ambiguity of words in context.
Allocation de Dirichlet latenteDans le domaine du traitement automatique des langues, l’allocation de Dirichlet latente (de l’anglais Latent Dirichlet Allocation) ou LDA est un modèle génératif probabiliste permettant d’expliquer des ensembles d’observations, par le moyen de groupes non observés, eux-mêmes définis par des similarités de données. Par exemple, si les observations () sont les mots collectés dans un ensemble de documents textuels (), le modèle LDA suppose que chaque document () est un mélange () d’un petit nombre de sujets ou thèmes ( topics), et que la génération de chaque occurrence d’un mot () est attribuable (probabilité) à l’un des thèmes () du document.
Pertinence d'un documentUne recherche scientifique ne peut avoir cette qualité de « scientifique » qu’après avoir répondu à un ensemble de critères. Parmi ces critères, la pertinence occupe une place primordiale, elle constitue la moelle épinière de toute recherche académique. En effet, c’est le degré de la pertinence qui donne beaucoup de crédibilité à un tel document. Par elle ce dernier aura beaucoup de chance d’être publiée et d’être tenue comme référence scientifique de recherche.
Word senseIn linguistics, a word sense is one of the meanings of a word. For example, a dictionary may have over 50 different senses of the word "play", each of these having a different meaning based on the context of the word's usage in a sentence, as follows: We went to see the play Romeo and Juliet at the theater. The coach devised a great play that put the visiting team on the defensive. The children went out to play in the park. In each sentence different collocates of "play" signal its different meanings.
Document retrievalDocument retrieval is defined as the matching of some stated user query against a set of free-text records. These records could be any type of mainly unstructured text, such as newspaper articles, real estate records or paragraphs in a manual. User queries can range from multi-sentence full descriptions of an information need to a few words. Document retrieval is sometimes referred to as, or as a branch of, text retrieval. Text retrieval is a branch of information retrieval where the information is stored primarily in the form of text.
TF-IDFLe TF-IDF (de l'anglais term frequency-inverse document frequency) est une méthode de pondération souvent utilisée en recherche d'information et en particulier dans la fouille de textes. Cette mesure statistique permet d'évaluer l'importance d'un terme contenu dans un document, relativement à une collection ou un corpus. Le poids augmente proportionnellement au nombre d'occurrences du mot dans le document. Il varie également en fonction de la fréquence du mot dans le corpus.
Distributional semanticsDistributional semantics is a research area that develops and studies theories and methods for quantifying and categorizing semantic similarities between linguistic items based on their distributional properties in large samples of language data. The basic idea of distributional semantics can be summed up in the so-called distributional hypothesis: linguistic items with similar distributions have similar meanings. The distributional hypothesis in linguistics is derived from the semantic theory of language usage, i.
Vecteur euclidienEn mathématiques, et plus précisément en géométrie euclidienne, un vecteur euclidien est un objet géométrique possédant une direction, un sens et une norme. On l'utilise par exemple en physique et en ingénierie pour modéliser une force. On parle aussi parfois de vecteur géométrique dans le plan euclidien (deux dimensions) et de vecteur spatial dans l'espace à trois dimensions. Vecteur#HistoireVecteur En physique et en ingénierie, on travaille souvent dans l'espace euclidien.
Vecteurdroite|cadre|Deux vecteurs et et leur vecteur somme. En mathématiques, un vecteur est un objet généralisant plusieurs notions provenant de la géométrie (couples de points, translations, etc.), de l'algèbre (« solution » d'un système d'équations à plusieurs inconnues), ou de la physique (forces, vitesses, accélérations). Rigoureusement axiomatisée, la notion de vecteur est le fondement de la branche des mathématiques appelée algèbre linéaire.
Espace vectorielvignette|Dans un espace vectoriel, on peut additionner deux vecteurs. Par exemple, la somme du vecteur v (en bleu) et w (en rouge) est v + w. On peut aussi multiplier un vecteur, comme le vecteur w que l'on peut multiplier par 2, on obtient alors 2w et la somme devient v + 2w. En mathématiques, plus précisément en algèbre linéaire, un espace vectoriel est un ensemble d'objets, appelés vecteurs, que l'on peut additionner entre eux, et que l'on peut multiplier par un scalaire (pour les étirer ou les rétrécir, les tourner, etc.
Vecteur unitairevignette|Deux vecteurs unitaires dans un espace vectoriel normé. Dans un espace vectoriel normé (réel ou complexe) E, un vecteur unitaire est un vecteur dont la norme est égale à 1. Si le corps des scalaires est R, deux vecteurs unitaires v et w sont colinéaires si et seulement si v = w ou v = –w. Si le corps des scalaires est C, et si v est un vecteur unitaire de E, alors les vecteurs unitaires colinéaires à v sont αv où α est un complexe de module 1. Les vecteurs unitaires permettent de définir la direction et le sens d'un vecteur non nul de E.
Matrice (mathématiques)thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
