Neural machine translationNeural machine translation (NMT) is an approach to machine translation that uses an artificial neural network to predict the likelihood of a sequence of words, typically modeling entire sentences in a single integrated model. They require only a fraction of the memory needed by traditional statistical machine translation (SMT) models. Furthermore, unlike conventional translation systems, all parts of the neural translation model are trained jointly (end-to-end) to maximize the translation performance.
Statistical machine translationStatistical machine translation (SMT) was a machine translation approach, that superseded the previous, rule-based approach because it required explicit description of each and every linguistic rule, which was costly, and which often did not generalize to other languages. Since 2003, the statistical approach itself has been gradually superseded by the deep learning-based neural network approach. The first ideas of statistical machine translation were introduced by Warren Weaver in 1949, including the ideas of applying Claude Shannon's information theory.
Google TraductionGoogle Traduction (Google Translate) est un service de traduction automatique gratuit fourni par Google. Contrairement à d'autres services de traduction comme Babel Fish (supprimé en 2012), AOL et Yahoo! qui utilisent SYSTRAN, Google utilise son propre logiciel de traduction. Le service permet également la traduction de pages Web, même longues. Depuis , une limitation de caractères traduits est posée, mais elle n'affecte pas la traduction d'une page web via son URL.
Example-based machine translationExample-based machine translation (EBMT) is a method of machine translation often characterized by its use of a bilingual corpus with parallel texts as its main knowledge base at run-time. It is essentially a translation by analogy and can be viewed as an implementation of a case-based reasoning approach to machine learning. At the foundation of example-based machine translation is the idea of translation by analogy.
Traduction automatiqueLa traduction automatique désigne la traduction brute d'un texte entièrement réalisée par un ou plusieurs programmes informatiques. Dans le cas de la traduction d'une conversation audio, en direct ou en différé, on parle de transcription automatique. Un traducteur humain n’intervient pas pour corriger les erreurs du texte durant la traduction, mais seulement avant et/ou après. On la distingue de la traduction assistée par ordinateur où la traduction est en partie manuelle, éventuellement de façon interactive avec la machine.
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.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Alignement de séquencesEn bio-informatique, l'alignement de séquences (ou alignement séquentiel) est une manière de représenter deux ou plusieurs séquences de macromolécules biologiques (ADN, ARN ou protéines) les unes sous les autres, de manière à en faire ressortir les régions homologues ou similaires. L'objectif de l'alignement est de disposer les composants (nucléotides ou acides aminés) pour identifier les zones de concordance. Ces alignements sont réalisés par des programmes informatiques dont l'objectif est de maximiser le nombre de coïncidences entre nucléotides ou acides aminés dans les différentes séquences.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Traductionvignette|La Pierre de Rosette, qui a permis le déchiffrement des hiéroglyphes au . La traduction (dans son acception principale de traduction interlinguale) est le fait de faire passer un texte rédigé dans une langue (« langue source », ou « langue de départ ») dans une autre langue (« langue cible », ou « langue d'arrivée »). Elle met en relation au moins deux langues et deux cultures, et parfois deux époques.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Multiple sequence alignmentMultiple sequence alignment (MSA) may refer to the process or the result of sequence alignment of three or more biological sequences, generally protein, DNA, or RNA. In many cases, the input set of query sequences are assumed to have an evolutionary relationship by which they share a linkage and are descended from a common ancestor. From the resulting MSA, sequence homology can be inferred and phylogenetic analysis can be conducted to assess the sequences' shared evolutionary origins.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Sequence analysisIn bioinformatics, sequence analysis is the process of subjecting a DNA, RNA or peptide sequence to any of a wide range of analytical methods to understand its features, function, structure, or evolution. Methodologies used include sequence alignment, searches against biological databases, and others. Since the development of methods of high-throughput production of gene and protein sequences, the rate of addition of new sequences to the databases increased very rapidly.
Sequence motifIn biology, a sequence motif is a nucleotide or amino-acid sequence pattern that is widespread and usually assumed to be related to biological function of the macromolecule. For example, an N-glycosylation site motif can be defined as Asn, followed by anything but Pro, followed by either Ser or Thr, followed by anything but Pro residue. When a sequence motif appears in the exon of a gene, it may encode the "structural motif" of a protein; that is a stereotypical element of the overall structure of the protein.
Modélisation de protéines par homologiethumb|Modélisation de protéines par homologie La modélisation de protéines par homologie, également connue sous le nom de modélisation comparative des protéines, se réfère à la construction d’un modèle d’une protéine « cible », dont la résolution est de niveau atomique, à partir de sa séquence d’acides aminés et d'une structure expérimentale tridimensionnelle d’une protéine homologue connexe (le « modèle »).
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
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.
Traduction littéraleLa traduction littérale, la traduction directe ou la traduction mot à mot est la traduction d'un texte d'une langue à une autre, un mot à la fois . Dans le cas des textes sacrés, il y a eu des tentatives de traductions littérales par souci d'authenticité et de fidélité aux textes originaux. C'est par exemple le cas de la traduction littérale de la Bible vers l'anglais à partir des textes originaux hébreux et grecs publiée en 1862 par le bibliste autodidacte écossais (1822–1888).
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
