Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
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).
Opinion miningEn informatique, l'opinion mining (aussi appelé sentiment analysis) est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantités de données (big data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données provenant de réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter. L'objectif de l’opinion mining est d'analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés.
Traitement automatique du langage naturelLe traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.
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.
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.
Génération automatique de textesLa génération automatique de texte (GAT) est une sous discipline de la linguistique computationnelle qui vise à exprimer sous une forme textuelle, syntaxiquement et sémantiquement correcte, une représentation formelle d'un contenu. Outre ses nombreuses applications existantes ou potentielles - par exemple pour produire automatiquement des bulletins météorologiques, ou des rapports automatisés - elle offre par ailleurs un cadre d'investigation des théories linguistiques, et particulièrement de ses mécanismes de production.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Réseautage socialalt=Visualisation du réseau social Reddit|vignette|283x283px|Visualisation des interactions entre des utilisateurs du réseau social Reddit durant une discussion en 2017. Le réseautage social est un terme qui se rapporte à l'ensemble des moyens « virtuels » mis en œuvre pour relier des personnes physiques ou personnes morales entre elles. Avec l'apparition d'Internet, il recouvre les applications Web connues sous le nom de « services de réseautage social en ligne », plus couramment appelées « réseaux sociaux ».
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.
Contenu généré par les utilisateursLe contenu généré par les utilisateurs (CGU, en anglais user-generated content, ou UGC) fait référence à un ensemble de « contenus », c'est-à-dire des documents de différents types, comme des images, des vidéos, des textes ou des audios, qui sont destinés à la télédiffusion. Ces contenus sont directement créés ou modifiés par les utilisateurs des plateformes en ligne. Le CGU s'oppose aux contenus médiatisés par les entreprises de média traditionnelles, dans lesquelles le public n'intervient pas en tant qu'acteur de la production ou de la télédiffusion.
Transformeur génératif pré-entraînédroite|vignette| Architecture du modèle GPT Le transformeur génératif pré-entraîné (ou GPT, de l’anglais generative pre-trained transformer) est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain. Il est construit en utilisant plusieurs blocs de l'architecture du transformeur. Ils peuvent être affinés pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la traduction de langue et la classification de texte.
Langage naturelUn langage naturel, ou langage ordinaire, est une langue « normale » parlée par un être humain. Il s'oppose au langage formel, tel que le langage informatique, ainsi qu'aux langues construites. histoire des langues On désigne par langage naturel le langage parlé par les humains, apparu entre et avant notre ère.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Anglais standardL’anglais standard peut désigner n’importe quelle variété de la langue anglaise acceptée comme langue standard nationale dans les pays anglophones, du point de vue tant de la prononciation que de la grammaire, du lexique et de l’orthographe. Dans les îles Britanniques, particulièrement en Angleterre et au Pays de Galles, il est souvent associé à l’accent de la « Received Pronunciation » (qui comporte plusieurs variantes), à la grammaire et au lexique dits United Kingdom Standard English (UKSE : « anglais standard du Royaume-Uni »).
TwitterTwitter ( en anglais), rebaptisé progressivement X depuis le , est un réseau social de microblogage. Il permet à un utilisateur d’envoyer gratuitement des micromessages limités à , appelés tweets ou gazouillis par messagerie instantanée ou par SMS. Twitter est créé le par Jack Dorsey, Evan Williams, Biz Stone et Noah Glass. Le service en ligne est rapidement devenu populaire. Le , il compte d’utilisateurs actifs par mois, de tweets envoyés par jour et est disponible en plus de quarante langues.
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.
Semantic parsingSemantic parsing is the task of converting a natural language utterance to a logical form: a machine-understandable representation of its meaning. Semantic parsing can thus be understood as extracting the precise meaning of an utterance. Applications of semantic parsing include machine translation, question answering, ontology induction, automated reasoning, and code generation. The phrase was first used in the 1970s by Yorick Wilks as the basis for machine translation programs working with only semantic representations.
Natural-language user interfaceNatural-language user interface (LUI or NLUI) is a type of computer human interface where linguistic phenomena such as verbs, phrases and clauses act as UI controls for creating, selecting and modifying data in software applications. In interface design, natural-language interfaces are sought after for their speed and ease of use, but most suffer the challenges to understanding wide varieties of ambiguous input. Natural-language interfaces are an active area of study in the field of natural-language processing and computational linguistics.
Multimodal sentiment analysisMultimodal sentiment analysis is a technology for traditional text-based sentiment analysis, which includes modalities such as audio and visual data. It can be bimodal, which includes different combinations of two modalities, or trimodal, which incorporates three modalities. With the extensive amount of social media data available online in different forms such as videos and images, the conventional text-based sentiment analysis has evolved into more complex models of multimodal sentiment analysis, which can be applied in the development of virtual assistants, analysis of YouTube movie reviews, analysis of news videos, and emotion recognition (sometimes known as emotion detection) such as depression monitoring, among others.
