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.
ConnaissanceLa connaissance est une notion aux sens multiples, à la fois utilisée dans le langage courant et objet d'étude poussée de la part des sciences cognitives et des philosophes contemporains. Les connaissances, leur nature et leur variété, la façon dont elles sont acquises, leur processus d'acquisition, leur valeur et leur rôle dans les sociétés humaines, sont étudiés par une diversité de disciplines, notamment la philosophie, l'épistémologie, la psychologie, les sciences cognitives, l'anthropologie et la sociologie.
Systèmes de questions-réponsesUn système de questions-réponses (question answering system en anglais, ou QA system) est un système informatique permettant de répondre automatiquement à des questions posées par des humains, lors d'un échange fait en langue naturelle (comme le français). La discipline liée appartient aux domaines du traitement automatique de la langue et de la recherche d'information. Elle se démarque de l'interrogation de moteurs de recherche en cela qu'elle vise non seulement à récupérer les documents pertinents d'une collection de textes, mais également à formuler une réponse très ciblée à la question posée.
Recherche d'image par le contenuLa recherche d'image par le contenu (en anglais : content-based image retrieval ou CBIR) est une technique permettant de rechercher des images à partir de ses caractéristiques visuelles, c'est-à-dire induite de leurs pixels. Les images sont classiquement décrites comme rendant compte de leur texture, couleur, forme. Un cas typique d'utilisation est la recherche par l'exemple où l'on souhaite retrouver des images visuellement similaires à un exemple donné en requête.
Commonsense reasoningIn artificial intelligence (AI), commonsense reasoning is a human-like ability to make presumptions about the type and essence of ordinary situations humans encounter every day. These assumptions include judgments about the nature of physical objects, taxonomic properties, and peoples' intentions. A device that exhibits commonsense reasoning might be capable of drawing conclusions that are similar to humans' folk psychology (humans' innate ability to reason about people's behavior and intentions) and naive physics (humans' natural understanding of the physical world).
Web sémantiquevignette|300px|droite|Logo du W3C pour le Web sémantique Le Web sémantique, ou toile sémantique, est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le Web sémantique est par certains qualifié de Web 3.0. Selon le W3C, . L'expression a été inventée par Tim Berners-Lee (inventeur du Web et directeur du W3C), qui supervise le développement des technologies communes du Web sémantique.
Knowledge-based systemsA knowledge-based system (KBS) is a computer program that reasons and uses a knowledge base to solve complex problems. The term is broad and refers to many different kinds of systems. The one common theme that unites all knowledge based systems is an attempt to represent knowledge explicitly and a reasoning system that allows it to derive new knowledge. Thus, a knowledge-based system has two distinguishing features: a knowledge base and an inference engine.
Recherche d'informationLa recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.
Knowledge acquisitionKnowledge acquisition is the process used to define the rules and ontologies required for a knowledge-based system. The phrase was first used in conjunction with expert systems to describe the initial tasks associated with developing an expert system, namely finding and interviewing domain experts and capturing their knowledge via rules, objects, and frame-based ontologies. Expert systems were one of the first successful applications of artificial intelligence technology to real world business problems.
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.
Declarative knowledgeDeclarative knowledge is an awareness of facts that can be expressed using declarative sentences, like knowing that Princess Diana died in 1997. It is also called theoretical knowledge, descriptive knowledge, propositional knowledge, and knowledge-that. It is not restricted to one specific use or purpose and can be stored in books or on computers. Epistemology is the main discipline studying declarative knowledge. Among other things, it studies the essential components of declarative knowledge.
Transfert de connaissancesvignette|Logo illustratif de The Noun Project. Le transfert de connaissances ou compétences, dans les domaines du développement et de l’apprentissage de l'organisation, est le problème pratique de la transmission de données d’une partie de l’organisation à une autre (ou aux autres) partie(s). Le transfert de connaissances ne recouvre qu'une partie de la problématique du transfert de compétences pour les structures.
Key managementKey management refers to management of cryptographic keys in a cryptosystem. This includes dealing with the generation, exchange, storage, use, crypto-shredding (destruction) and replacement of keys. It includes cryptographic protocol design, key servers, user procedures, and other relevant protocols. Key management concerns keys at the user level, either between users or systems. This is in contrast to key scheduling, which typically refers to the internal handling of keys within the operation of a cipher.
Knowledge marketA knowledge market is a mechanism for distributing knowledge resources. There are two views on knowledge and how knowledge markets can function. One view uses a legal construct of intellectual property to make knowledge a typical scarce resource, so the traditional commodity market mechanism can be applied directly to distribute it. An alternative model is based on treating knowledge as a public good and hence encouraging free sharing of knowledge. This is often referred to as attention economy.
Graphe de connaissancesDans le domaine de la représentation des connaissances, un graphe de connaissances (knowledge graph en anglais) est une base de connaissance modélisant les données sous forme de représentation graphique. Depuis le développement du web sémantique, les graphes de connaissances sont souvent associés aux projets de données ouvertes du web des données, visant surtout à connecter les concepts et entités. Ils sont fortement liés aux et utilisés par les moteurs de recherches, dont certains, tels Google, ont développé leur propre graphe de connaissances.
Interrogation (linguistique)En linguistique, l'interrogation est un acte de langage par laquelle l'émetteur d'un énoncé adresse au destinataire (réel ou fictif) de celui-ci une demande d'information portant sur son contenu. Une phrase interrogative est couramment appelée « question ». L'interrogation totale concerne la phrase entière et appelle une réponse totale, comme « oui », « non », « sûrement »... Une telle question totale porte en fait très souvent sur un élément partiel, mis en relief par divers moyens ou non : ex.
Commonsense knowledge (artificial intelligence)In artificial intelligence research, commonsense knowledge consists of facts about the everyday world, such as "Lemons are sour", or "Cows say moo", that all humans are expected to know. It is currently an unsolved problem in Artificial General Intelligence. The first AI program to address common sense knowledge was Advice Taker in 1959 by John McCarthy. Commonsense knowledge can underpin a commonsense reasoning process, to attempt inferences such as "You might bake a cake because you want people to eat the cake.
Clé de chiffrementUne clé est un paramètre utilisé en entrée d'une opération cryptographique (chiffrement, déchiffrement, scellement, signature numérique, vérification de signature). Une clé de chiffrement peut être symétrique (cryptographie symétrique) ou asymétrique (cryptographie asymétrique). Dans le premier cas, la même clé sert à chiffrer et à déchiffrer. Dans le second cas on utilise deux clés différentes, la clé publique est utilisée au chiffrement alors que celle servant au déchiffrement est gardée secrète : la clé secrète, ou clé privée, et ne peut pas se déduire de la clé publique.
Analyse sémantique latenteL’analyse sémantique latente (LSA, de l'anglais : Latent semantic analysis) ou indexation sémantique latente (ou LSI, de l'anglais : Latent semantic indexation) est un procédé de traitement des langues naturelles, dans le cadre de la sémantique vectorielle. La LSA fut brevetée en 1988 et publiée en 1990. Elle permet d'établir des relations entre un ensemble de documents et les termes qu'ils contiennent, en construisant des « concepts » liés aux documents et aux termes.
Image retrievalAn image retrieval system is a computer system used for browsing, searching and retrieving images from a large database of digital images. Most traditional and common methods of image retrieval utilize some method of adding metadata such as captioning, keywords, title or descriptions to the images so that retrieval can be performed over the annotation words. Manual image annotation is time-consuming, laborious and expensive; to address this, there has been a large amount of research done on automatic image annotation.
