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Sémantique spatiale vectorielle (et récupération d'information)

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Description

Cette séance de cours couvre le modèle Vector Space, l'indexation, la fonction de représentation, la similarité et la recherche d'information. Il s'inscrit dans le modèle Bag of Words, les schémas de pondération tf-idf, la similarité cosine, Okapi BM25, et Précision et Rappel. On discute également des limites du modèle Vector Space, des modèles thématiques, des ancrages de mots et de l'évolution du NLP.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement automatique du langage naturel: Traitement automatique du langage naturel

Concepts associés (32)

Recherche d'information

La 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.

Plongement lexical

Le 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.

Distributional semantics

Distributional 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.

Désambiguïsation lexicale

La 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.

TF-IDF

Le 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.

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Séances de cours associées (64)

Indexation sémantique latente

Couvre l'indexation sémantique latente, l'intégration de mots, et le modèle de skipgram avec un échantillonnage négatif.

Données de base sur la récupération de l'information

Introduit les bases de la recherche de l'information, couvrant la recherche par texte et booléen, la recherche de l'espace vectoriel et le calcul de la similitude.

Recherche et classification de documents

Couvre la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés tels que BERT.

Formation des classificateurs de sentiments binaires

Couvre la formation d'un classificateur de sentiment binaire à l'aide d'un RNN.

Texte de manipulation : Récupération de documents, classification, analyse des sentiments

Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.

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Concepts associés (32)

Recherche d'information

Plongement lexical

Distributional semantics

Désambiguïsation lexicale

TF-IDF

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