« Analyse sémantique stochastique » : différence entre les versions

Dernière version du 27 janvier 2024 à 17:39

Définition

L'analyse stochastique sémantique est une approche sémantique proposée à la fin des années 1990 en IA pour la compréhension du langage naturel.

Les modèles sémantiques stochastiques utilisent généralement les segments de mots comme unités de base. Ces modèles ont été appliqués à la traduction automatique de conversations spontanées et à la compréhension de la langue parlée spontanée.

Français

analyse sémantique stochastique

analyse sémantique statistique

Anglais

Stochastic semantic analysis

Sources

source : Claude Coulombe ( discussion)

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-== Domaine ==
+==Définition==
-[[Category:Vocabulary]]
+L'analyse stochastique sémantique est une approche sémantique proposée à la fin des années 1990 en IA pour la compréhension du langage naturel.
-== Définition ==
+Les modèles sémantiques stochastiques utilisent généralement les segments de mots comme unités de base. Ces modèles ont été appliqués à la traduction automatique de conversations spontanées et à la compréhension de la langue parlée spontanée.
+==Français==
+'''analyse sémantique stochastique
-== Termes privilégiés ==
+'''analyse sémantique statistique '''
+==Anglais==
+'''Stochastic semantic analysis '''
+==Sources==
-== Anglais ==
-===Stochastic semantic analysis  ===
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe]] ([[Discussion utilisateur:Claude COULOMBE | discussion]])
-Stochastic semantic analysis is an approach used in computer science as a semantic component of natural language understanding.
-Stochastic models generally use the definition of segments of words as basic semantic units for the semantic models, and in some cases involve a two layered approach.[1]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-Example applications have a wide range. In machine translation, it has been applied to the translation of spontaneous conversational speech among different languages.[2] In the area of spoken language understanding the fact that spoken sentences often do not follow the grammar of a language and involve self-corrections, repetitions, and other irregularities, the use of stochastic semantic has been suggested as a natural fit to achieve robustness to deal with noise due to the spontaneous nature of spoken language.[3]
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