« Modèle de langue neuronal » : différence entre les versions
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Modèle de langue qui se base sur des représentations apprises par des réseaux de neurones. | Modèle de langue qui se base sur des représentations apprises par des réseaux de neurones. | ||
Note: Les modèles de langue sont utilisés pour prédire le prochain mot d'une phrase dans un contexte particulier. | Note: Les modèles de langue sont utilisés pour prédire le prochain mot d'une phrase dans un contexte particulier. | ||
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Dans un modèle de langue classique, une occurrence d’un mot dans son contexte est considérée comme la réalisation d’une variable aléatoire discrète, dont l’espace de réalisation est le vocabulaire tout entier et au sein duquel il n’existe aucune relation entre les mots. Les représentations des modèles neuronaux viennent palier cette lacune. | Dans un modèle de langue classique, une occurrence d’un mot dans son contexte est considérée comme la réalisation d’une variable aléatoire discrète, dont l’espace de réalisation est le vocabulaire tout entier et au sein duquel il n’existe aucune relation entre les mots. Les représentations des modèles neuronaux viennent palier cette lacune. | ||
== Français == | ==Français== | ||
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== Anglais == | ==Anglais== | ||
'''neural language model''' | '''neural language model''' | ||
==Sources== | |||
Source : Do, Quoc-Khanh Do; Alexandre Allauzen et François Yvon (2014). ''Modèles de langue neuronaux: une comparaison de plusieurs stratégies d’apprentissage'', Actes de TALN, Marseille, 12 pages. | Source : Do, Quoc-Khanh Do; Alexandre Allauzen et François Yvon (2014). ''Modèles de langue neuronaux: une comparaison de plusieurs stratégies d’apprentissage'', Actes de TALN, Marseille, 12 pages. | ||
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:31
Définition
Modèle de langue qui se base sur des représentations apprises par des réseaux de neurones.
Note: Les modèles de langue sont utilisés pour prédire le prochain mot d'une phrase dans un contexte particulier.
Compléments
Dans un modèle de langue classique, une occurrence d’un mot dans son contexte est considérée comme la réalisation d’une variable aléatoire discrète, dont l’espace de réalisation est le vocabulaire tout entier et au sein duquel il n’existe aucune relation entre les mots. Les représentations des modèles neuronaux viennent palier cette lacune.
Français
modèle de langue neuronal
modèle de langue
Anglais
neural language model
Sources
Source : Do, Quoc-Khanh Do; Alexandre Allauzen et François Yvon (2014). Modèles de langue neuronaux: une comparaison de plusieurs stratégies d’apprentissage, Actes de TALN, Marseille, 12 pages.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
