Phonologievignette|alt=Nikolai Trubetzkoy, 1920s |Nikolai Trubetzkoy, linguiste russe connu pour ses travaux dans le domaine de la phonologie. Photo prise vers 1920. La phonologie est la branche de la linguistique qui étudie l'organisation des sons du langage au sein des différentes langues naturelles. Elle est complémentaire de la phonétique, qui s'intéresse à ces sons eux-mêmes, indépendamment de leur emploi. La phonétique s’intéresse aux sons en tant qu’unités acoustiques produites par un mécanisme physiologique (phones) ; la phonologie, aux sons en tant qu’éléments d’un système (phonèmes).
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.
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.
Loi de Laplace (probabilités)En théorie des probabilités et en statistiques, la loi (distribution) de Laplace est une densité de probabilité continue, portant le nom de Pierre-Simon de Laplace. On la connaît aussi sous le nom de loi double exponentielle, car sa densité peut être vue comme l'association des densités de deux lois exponentielles, accolées dos à dos. La loi de Laplace s'obtient aussi comme résultat de la différence de deux variables exponentielles indépendantes.
Compréhension du langage naturelvignette|L'apprentissage de la lecture par Sigurður málari, siècle. La compréhension du langage naturel (NLU en anglais) ou linterprétation en langage naturel (NLI) est une sous-rubrique du traitement de la langue naturelle en intelligence artificielle qui traite de la compréhension en lecture automatique. La compréhension du langage naturel est considérée comme un problème difficile en IA. Il existe un intérêt commercial considérable dans ce domaine en raison de son application à la collecte de nouvelles, à la catégorisation des textes, à l'activation vocale, à l'archivage et à l'analyse de contenu à grande échelle.
Temps partagéLe temps partagé ou pseudo-parallélisme, est une approche permettant de simuler le partage par plusieurs utilisateurs de temps processeur. Il ne faut pas le confondre avec le terme de multitâche : un système peut être multitâche sans être à temps partagé (par exemple s'il dispose de pilotes effectuant des tâches de fond asynchrones) ; il a également existé quelques systèmes de temps partagé qui n'étaient pas multitâches : le processeur divisait simplement son temps en tranches fixes.
Test du multiplicateur de LagrangeLe test du multiplicateur de Lagrange (LM) ou test de score ou test de Rao est un principe général pour tester des hypothèses sur les paramètres dans un cadre de vraisemblance. L'hypothèse sous le test est exprimée comme une ou plusieurs contraintes sur les valeurs des paramètres. La statistique du test LM ne nécessite une maximisation que dans cet espace contraint des paramètres (en particulier si l'hypothèse à tester est de la forme alors ).
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.
Informant (statistics)In statistics, the informant (or score) is the gradient of the log-likelihood function with respect to the parameter vector. Evaluated at a particular point of the parameter vector, the score indicates the steepness of the log-likelihood function and thereby the sensitivity to infinitesimal changes to the parameter values. If the log-likelihood function is continuous over the parameter space, the score will vanish at a local maximum or minimum; this fact is used in maximum likelihood estimation to find the parameter values that maximize the likelihood function.
MorphophonologieEn linguistique, la morphophonologie est une discipline dont le domaine constitue une zone d’interférence de la morphologie et de la phonologie. Elle étudie les facteurs phonologiques qui affectent les morphèmes, respectivement les facteurs morphologiques qui affectent les phonèmes. Ce domaine comprend la constitution phonologique des morphèmes, les différences phonologiques entre variantes de morphèmes et les changements phonologiques dans la zone de contact de deux morphèmes.
Processus stochastiqueUn processus ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire. Celle-ci intervient dans le calcul classique des probabilités, où elle mesure chaque résultat possible (ou réalisation) d'une épreuve. Cette notion se généralise à plusieurs dimensions. Un cas particulier important, le champ aléatoire de Markov, est utilisé en analyse spatiale.
Méthode des k plus proches voisinsEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la méthode des k plus proches voisins est une méthode d’apprentissage supervisé. En abrégé KPPV ou k-PPV en français, ou plus fréquemment k-NN ou KNN, de l'anglais k-nearest neighbors. Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir.
