Language processing in the brainIn psycholinguistics, language processing refers to the way humans use words to communicate ideas and feelings, and how such communications are processed and understood. Language processing is considered to be a uniquely human ability that is not produced with the same grammatical understanding or systematicity in even human's closest primate relatives. Throughout the 20th century the dominant model for language processing in the brain was the Geschwind-Lichteim-Wernicke model, which is based primarily on the analysis of brain-damaged patients.
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.
Traitement de la paroleLe traitement de la parole est une discipline technologique dont l'objectif est la captation, la transmission, l'identification et la synthèse de la parole. Dans ce domaine, on peut définir la parole comme un texte oral. On s'intéresse à l'intelligibilité, c'est-à-dire à la possibilité, pour la personne qui écoute, de comprendre sans erreur le texte émis ; à l'amélioration de l'intelligibilité quand le signal est dégradé ; à l'identification de la personne qui parle ; à l'établissement automatique d'un texte écrit à partir de la parole ; à la synthèse de la parole à partir d'un texte écrit.
PhonétiqueLa phonétique est une branche de la linguistique qui étudie les phones (les sons) en tant que plus petits segments de la parole, du point de vue physique, physiologique, neurophysiologique et neuropsychologique, c’est-à-dire de leur production, transmission, audition et évolution dans le processus de communication humaine par la langue, en utilisant des moyens spécifiques pour leur description, classification et transcription. Certains auteurs incluent dans l’objet de la phonétique les traits suprasegmentaux de la parole (accent, intonation, etc.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
Point estimationIn statistics, point estimation involves the use of sample data to calculate a single value (known as a point estimate since it identifies a point in some parameter space) which is to serve as a "best guess" or "best estimate" of an unknown population parameter (for example, the population mean). More formally, it is the application of a point estimator to the data to obtain a point estimate. Point estimation can be contrasted with interval estimation: such interval estimates are typically either confidence intervals, in the case of frequentist inference, or credible intervals, in the case of Bayesian inference.
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.
Two-streams hypothesisThe two-streams hypothesis is a model of the neural processing of vision as well as hearing. The hypothesis, given its initial characterisation in a paper by David Milner and Melvyn A. Goodale in 1992, argues that humans possess two distinct visual systems. Recently there seems to be evidence of two distinct auditory systems as well. As visual information exits the occipital lobe, and as sound leaves the phonological network, it follows two main pathways, or "streams".
PhonèmeEn phonologie, domaine de la linguistique, un phonème est la plus petite unité discrète (ou distinctive, c'est-à-dire permettant de distinguer des mots les uns des autres) que l'on puisse isoler par segmentation dans la chaîne parlée. Un phonème est en réalité une entité abstraite, qui peut correspondre à plusieurs sons. Il est en effet susceptible d'être prononcé de façon différente selon les locuteurs ou selon sa position et son environnement au sein du mot (voir allophone) : les phones sont les différentes réalisations d'un phonème.
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.
Lexical resourceIn digital lexicography, natural language processing, and digital humanities, a lexical resource is a language resource consisting of data regarding the lexemes of the lexicon of one or more languages e.g., in the form of a database. Different standards for the machine-readable edition of lexical resources exist, e.g., Lexical Markup Framework (LMF) an ISO standard for encoding lexical resources, comprising an abstract data model and an XML serialization, and OntoLex-Lemon, an RDF vocabulary for publishing lexical resources as knowledge graphs on the web, e.
Maximum a posterioriL'estimateur du maximum a posteriori (MAP), tout comme la méthode du maximum de vraisemblance, est une méthode pouvant être utilisée afin d'estimer un certain nombre de paramètres inconnus, comme les paramètres d'une densité de probabilité, reliés à un échantillon donné. Cette méthode est très liée au maximum de vraisemblance mais en diffère toutefois par la possibilité de prendre en compte un a priori non uniforme sur les paramètres à estimer.
MotUn mot est une suite de sons ou de caractères graphiques formant une unité sémantique et pouvant être distingués par un séparateur, par exemple un blanc typographique à l'écrit. En linguistique, un mot est le plus petit élément pouvant être prononcé isolément avec un contenu sémantique ou pragmatique. « Mot » dérive du bas-latin muttum, substantif issu du verbe latin muttire. Ce verbe indique généralement la production d'un discours inarticulé et/ou incohérent : au sens propre, muttire, c'est dire « mu », grogner comme un bovin.
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.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Perception de la paroleLa perception de la parole est le processus par lequel les humains sont capables d'interpréter et de comprendre les sons utilisés dans le langage. L'étude de la perception de la parole est reliée aux champs de la phonétique, de phonologie en linguistique, de psychologie cognitive et de perception en psychologie. Les recherches dans ce domaine essaient de comprendre comment les auditeurs humains reconnaissent les phonèmes (sons de la paroles) ou autres sons tels que la syllabe ou les rimes, et utilisent cette information pour comprendre le langage parlé.
Phonemic orthographyA phonemic orthography is an orthography (system for writing a language) in which the graphemes (written symbols) correspond to the phonemes (significant spoken sounds) of the language. Natural languages rarely have perfectly phonemic orthographies; a high degree of grapheme–phoneme correspondence can be expected in orthographies based on alphabetic writing systems, but they differ in how complete this correspondence is.
Speaker recognitionSpeaker recognition is the identification of a person from characteristics of voices. It is used to answer the question "Who is speaking?" The term voice recognition can refer to speaker recognition or speech recognition. Speaker verification (also called speaker authentication) contrasts with identification, and speaker recognition differs from speaker diarisation (recognizing when the same speaker is speaking).
Speech repetitionSpeech repetition occurs when individuals speak the sounds that they have heard another person pronounce or say. In other words, it is the saying by one individual of the spoken vocalizations made by another individual. Speech repetition requires the person repeating the utterance to have the ability to map the sounds that they hear from the other person's oral pronunciation to similar places and manners of articulation in their own vocal tract.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
