« Modèle de langue neuronal » : différence entre les versions
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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. | ||
Version du 11 octobre 2022 à 14:15
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
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