Traitement automatique du langage naturel

Vaucluse pour obtenir le diplôme de DOCTORAT tel-00419469, version 1 - 24 Sep 2009 SPÉCIALITÉ : Informatique École Doctorale 380 « Sciences et Agronomie » Laboratoire Informatique (EA 931) Exploration d’approches statistiques pour le résumé automatique de texte par Florian BOUDIN Soutenue publiquement le jour mois année devant un jury composé de : M. M. M. M. M. M. Guy Lapalme Horacio Saggion Patrick Gallinari Thierry Poibeau Marc El-Bèze Juan-Manuel Torres Moreno Professeur, RALI

en g´en´eral et du Web 2.0 en particulier, de plus en plus de documents textuels contenant des informations exprimant des opinions ou des sentiments sont disponibles (forums, groupes de discussion, blogs, etc). La d´etection ou l’extraction automatique d’opinions est un domaine de recherche en plein essor. Elle devient essentielle, par exemple pour le d´eveloppement de tˆaches de veille (technologique, marketing, concurrentielle, soci´etale) qui peuvent se r´ev´eler cruciales pour les entreprises

n'importe quelle tâche comme un humain. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont les deux principaux sous-ensembles. L'IA a un champ d'application très large et vise à créer un système intelligent capable d'effectuer diverses tâches complexes. Ce système se préoccupe de maximiser les chances de réussite. Les principales applications de l'IA sont Siri, les jeux en ligne, les robots humanoïdes intelligents, etc. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui permet à une machine

outils indispensables et précieux en traitement automatique du langage naturel. Ils permettent en effet d'extraire un ensemble d'informations utiles pour des traitements statistiques. D'un point de vue informatif, ils permettent d'extraire des tendances et notamment de construire des ensembles de n-grammes. D'un point de vue méthodologique, ils apportent une objectivité nécessaire à la validation scientifique en traitement automatique du langage naturel. L'information n'est plus empirique,

littéraires, linguistiques, scientifiques, philosophie1, etc. Sommaire [masquer] 1 Le corpus en linguistique 2 Le corpus en littérature 3 Le corpus dans la science 3.1 Corpus bien formé 3.1.1 Taille 3.1.2 Langage 3.1.3 Temps couvert par les textes du corpus 3.1.4 Registre de langage 3.2 Méthodologie 3.3 Corpus parallèles et corpus comparables 3.3.1 Corpus parallèles 3.3.2 Corpus comparables 4 Autres sens 5 Notes et références 6 Voir aussi 6.1 Articles connexes 6.2 Liens externes

Langage naturel problèmes et solutions informatiques Béatrice Daille Université de Nantes 1 2001, L’Odyssée de l’espace L’ordinateur HAL comprend l ’homme, dialogue avec lui dans sa langue, exécute ses commandes, et ressent des émotions. Langage naturel 2 2001, L’Odyssée de l’espace L’ordinateur HAL comprend l’homme, dialogue avec lui dans sa langue, exécute ses commandes et ressent des émotions. A 8 ans de cette échéance en est-on là? Langage naturel 3 Applications du

reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la parole captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine. « Sésame, ouvre-toi! » Cette phrase mythique n’est pas sans signification, car en dépit du trésor caché derrière la porte de pierre, une autre découverte s’ouvre à nous : La recherche en Reconnaissance Automatique de la Parole

des outils indispensables et précieux en traitement automatique du langage naturel. Ils permettent en effet d'extraire un ensemble d'informations utiles pour des traitements statistiques. D'un point de vue informatif, ils permettent d'extraire des tendances et notamment de construire des ensembles de n-grammes. D'un point de vue méthodologique, ils apportent une objectivité nécessaire à la validation scientifique en traitement automatique du langage naturel. L'information n'est plus empirique, elle

outils indispensables et précieux en traitement automatique du langage naturel. Ils permettent en effet d'extraire un ensemble d'informations utiles pour des traitements statistiques. D'un point de vue informatif, ils permettent d'extraire des tendances et notamment de construire des ensembles de n-grammes. D'un point de vue méthodologique, ils apportent une objectivité nécessaire à la validation scientifique en traitement automatique du langage naturel. L'information n'est plus empirique,

des outils indispensables et précieux en traitement automatique du langage naturel. Ils permettent en effet d'extraire un ensemble d'information utile pour des traitements statistiques. D'un point de vue informatif, ils permettent d'extraire des tendances et notamment de construire des ensembles de n-grammes. D'un point de vue méthodologique, ils apportent une objectivité nécessaire à la validation scientifique en traitement automatique du langage naturel. L'information n'est plus empirique, elle