Analyse lexicaleEn informatique, l’analyse lexicale, lexing, segmentation ou tokenization est la conversion d’une chaîne de caractères (un texte) en une liste de symboles (tokens en anglais). Elle fait partie de la première phase de la chaîne de compilation. Ces symboles sont ensuite consommés lors de l'analyse syntaxique. Un programme réalisant une analyse lexicale est appelé un analyseur lexical, tokenizer ou lexer. Un analyseur lexical est généralement combiné à un analyseur syntaxique pour analyser la syntaxe d'un texte.
Categorical distributionIn probability theory and statistics, a categorical distribution (also called a generalized Bernoulli distribution, multinoulli distribution) is a discrete probability distribution that describes the possible results of a random variable that can take on one of K possible categories, with the probability of each category separately specified. There is no innate underlying ordering of these outcomes, but numerical labels are often attached for convenience in describing the distribution, (e.g. 1 to K).
Posterior predictive distributionIn Bayesian statistics, the posterior predictive distribution is the distribution of possible unobserved values conditional on the observed values. Given a set of N i.i.d. observations , a new value will be drawn from a distribution that depends on a parameter , where is the parameter space. It may seem tempting to plug in a single best estimate for , but this ignores uncertainty about , and because a source of uncertainty is ignored, the predictive distribution will be too narrow.
Loi de Dirichletthumb|right|250px|Plusieurs images de la densité de la loi de Dirichlet lorsque K=3 pour différents vecteurs de paramètres α. Dans le sens horaire à partir du coin supérieur gauche : α=(6, 2, 2), (3, 7, 5), (6, 2, 6), (2, 3, 4). En probabilité et statistiques, la loi de Dirichlet, souvent notée Dir(α), est une famille de lois de probabilité continues pour des variables aléatoires multinomiales. Cette loi (ou encore distribution) est paramétrée par le vecteur α de nombres réels positifs et tire son nom de Johann Peter Gustav Lejeune Dirichlet.
Dirichlet processIn probability theory, Dirichlet processes (after the distribution associated with Peter Gustav Lejeune Dirichlet) are a family of stochastic processes whose realizations are probability distributions. In other words, a Dirichlet process is a probability distribution whose range is itself a set of probability distributions. It is often used in Bayesian inference to describe the prior knowledge about the distribution of random variables—how likely it is that the random variables are distributed according to one or another particular distribution.
Portée (informatique)En informatique, la portée (scope en anglais) d'un identifiant est l'étendue au sein de laquelle cet identifiant est lié. Cette portée peut être lexicale ou dynamique. Portée lexicale Une portée lexicale est définie par une portion du code source. Au sein de cette portion, l'identifiant n'a qu'une seule liaison. Un identifiant à portée globale est lié dans l'ensemble du code source (parfois seulement après sa déclaration ou sa définition). Dans de nombreux langages de programmation, toutes les fonctions ont une portée globale (exemple : C).
LangageLe langage est la capacité d'exprimer une pensée et de communiquer au moyen d'un système de signes (vocaux, gestuel, graphiques, tactiles, olfactifs, etc.) doté d'une sémantique, et le plus souvent d'une syntaxe — mais ce n'est pas systématique (la cartographie est un exemple de langage non syntaxique). Fruit d'une acquisition, la langue est une des nombreuses manifestations du langage. Les langages sont constitués de signaux correspondant au support physique de l'information.
LexiqueLe lexique d'une langue est l'ensemble de ses mots (somme des vocabulaires utilisés), ou de façon plus précise en linguistique de ses lemmes. Les mots d'un lexique forment un tout, une sorte de système sémantique, qui évolue donc au fil du temps. Les rapports entre les mots, de forme et surtout de sens, ainsi qu'entre les sens d'un même mot, sont très divers. La taille d'un lexique est très variable et dépend notamment de la diversité des domaines de connaissance ou techniques qu'elle permet d'exprimer.
Langue secondeLa notion de langue seconde a deux interprétations principales. L’une provient de la sociolinguistique anglo-saxone, conformément à laquelle une langue seconde est simplement une langue acquise chronologiquement juste après la première, c’est-à-dire après la langue maternelle. Selon une autre interprétation, la notion de langue seconde est englobée dans celle de langue étrangère au sens où c’est une langue autre que la langue maternelle mais se distingue de la langue étrangère par son statut social et, éventuellement, juridique.
Acquisition du langageL'acquisition du langage est un domaine de recherche pluridisciplinaire, relevant notamment de la recherche en psychologie et en sciences du langage, qui vise à décrire et comprendre comment l'enfant acquiert le langage, oral ou gestuel, du milieu qui l'entoure. L'acquisition du langage d'un jeune enfant est rapide et s'effectue sans apprentissage formel. Le langage se développe toute la vie, mais c'est surtout entre la naissance et l'âge de cinq ans, que les apprentissages essentiels sont observés.
Langue construitevignette|Le drapeau des langues construites, représentant la tour de Babel. Une langue construite ou planifiée (ou idéolangue, parfois dénommée langue artificielle, ou conlang pour constructed language en anglais) est une langue créée par une ou plusieurs personnes dans un temps relativement bref, contrairement aux langues naturelles dont l'élaboration est en grande partie spontanée et sans plan d'ensemble. Il est donc parfois difficile de cloisonner les langues dans ces deux catégories.
Dirichlet-multinomial distributionIn probability theory and statistics, the Dirichlet-multinomial distribution is a family of discrete multivariate probability distributions on a finite support of non-negative integers. It is also called the Dirichlet compound multinomial distribution (DCM) or multivariate Pólya distribution (after George Pólya). It is a compound probability distribution, where a probability vector p is drawn from a Dirichlet distribution with parameter vector , and an observation drawn from a multinomial distribution with probability vector p and number of trials n.
N-grammeUn n-gramme est une sous-séquence de n éléments construite à partir d'une séquence donnée. L'idée semble provenir des travaux de Claude Shannon en théorie de l'information. Son idée était que, à partir d'une séquence de lettres donnée (par exemple « par exemple ») il est possible d'obtenir la fonction de vraisemblance de l'apparition de la lettre suivante. À partir d'un corpus d'apprentissage, il est facile de construire une distribution de probabilité pour la prochaine lettre avec un historique de taille .
Revitalisation linguistiqueLa revitalisation linguistique est un processus cherchant à empêcher une langue de disparaître et à la faire revivre. Le nombre de s'élève actuellement à quelques dizaines: aïnou, arabe andalou, barngarla, chochenyo, cornique, dalmate, diyari, hawaïen, kaurna, latin, laze, live, léonais, manx, māori, mutsun, gascon, vieux-prussien, palawa kani, sanskrit, wampanoag. Cette liste est ouverte, et des dizaines d'autres langues pourraient y être incluses, tant les efforts de revitalisation linguistique sont répandus dans le monde.
Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Théorème fondamental des fonctions symétriquesEn mathématiques, et plus particulièrement en algèbre commutative, le théorème fondamental des fonctions symétriques, souvent appelé « théorème fondamental des polynômes symétriques » ou « théorème de Newton », stipule que tout polynôme symétrique en n indéterminées à coefficients dans un anneau (commutatif) A s'exprime de façon unique par une fonction polynomiale des n polynômes symétriques élémentaires. Autrement dit, les n polynômes symétriques élémentaires forment une partie génératrice de l'algèbre des polynômes symétriques en n indéterminées sur A et sont algébriquement indépendants sur A.
UML (informatique)Le Langage de Modélisation Unifié, de l'anglais Unified Modeling Language (UML), est un langage de modélisation graphique à base de pictogrammes conçu comme une méthode normalisée de visualisation dans les domaines du développement logiciel et en conception orientée objet. L'UML est une synthèse de langages de modélisation objet antérieurs : Booch, OMT, OOSE. Principalement issu des travaux de Grady Booch, James Rumbaugh et Ivar Jacobson, UML est à présent un standard adopté par l'Object Management Group (OMG).
Dirichlet negative multinomial distributionIn probability theory and statistics, the Dirichlet negative multinomial distribution is a multivariate distribution on the non-negative integers. It is a multivariate extension of the beta negative binomial distribution. It is also a generalization of the negative multinomial distribution (NM(k, p)) allowing for heterogeneity or overdispersion to the probability vector. It is used in quantitative marketing research to flexibly model the number of household transactions across multiple brands.
Loi normaleEn théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.
Conjugate priorIn Bayesian probability theory, if the posterior distribution is in the same probability distribution family as the prior probability distribution , the prior and posterior are then called conjugate distributions, and the prior is called a conjugate prior for the likelihood function . A conjugate prior is an algebraic convenience, giving a closed-form expression for the posterior; otherwise, numerical integration may be necessary. Further, conjugate priors may give intuition by more transparently showing how a likelihood function updates a prior distribution.
