| "Traitements Algorithmiques" |
| Traitements Algorithmiques |
| Objectifs |
| Matriser la communication | |||
| Concevoir un artefact | |||
| Qui accepte des productions langagires | |||
| Qui les interprte | |||
| Applications | |||
| Traductions | |||
| Recherches dŐinformations | |||
| Thmes de recherche |
| Outils et mthodes | |||
| Pour le traitement algorithmique des langages | |||
| Langage = naturel et/ou artificiel | |||
| Systmes transformationnels | |||
| ¨ Toujours un rsultat | |||
| Langages Spcialiss | |||
| ¨ SYGMART | |||
| "Un mode de reprsentation R" |
| Un mode de reprsentation R | |||
| Textes, Formes logiques, Arbres, Graphes, Vecteurs, É | |||
| Les instances potentielles : Univers de R | |||
| Structure S(M) = Un objet acceptable dans M | |||
| Des oprations internes associes : | |||
| Transformations S1(M) S2(M) | |||
| "Apprhension" |
| Apprhension | |||
| transformation avec chgt de modle | |||
| $f : S1(M1) S2(M2) | |||
| S1(LN) S2(Logique) | |||
| Pierre aime Marie aimer(Pierre, Marie) | |||
| Comprhension | |||
| Apprhension + | |||
| valuation de la structure obtenue / structure cible | |||
| Par exemple, une Ç bonne Č comprhension | |||
| Min. distance(arbre obtenu / arbre dsir) | |||
| Min. rappel / (silence + bruit) | |||
| Moyens |
| Modle | ||
| Textes (flots de caractres) - T | ||
| Forts multi-tiquette partages - F | ||
| Vecteurs conceptuels - V | ||
| Transformation | ||
| Projections S1(T) § S2 (F) | ||
| S1(F) S2 (F) | ||
| Traitement | ||
| algorithme de Markov sur F | ||
| Moyens |
| Algorithmes | ||
| Dfinition de linguiciels | ||
| Variables + Dictionnaires + Grammaires | ||
| Etiquettes | ||
| Instanciation du jeu de variables | ||
| Structures | ||
| Forts tiquettes partags | ||
| Simulation de graphes, de treillis, etc. | ||
| Moyens |
| SYGMART | |||
| Rapide | |||
| Traitement sur de gros volumes | |||
| Texte de 256 Ko (50000 mots - 100 pages) | |||
| --> 20Min sur un pentium III 500 Mhz (128 Mo) | |||
| --> structure de > 84000 points | |||
| --> sortie (texte) > 1 Mo | |||
| Domaines |
| Ressources lexicales | ||
| Dictionnaires | ||
| Vecteurs | ||
| Projets |
| Fe* (Malais -Thai - Vietnamien) |
| Projets |
| Fe* (Malais -Thai - Vietnamien) |
| Vecteurs conceptuels |
| Un jeu de concepts | ||
| Th. Larousse (873 ides de bases) | ||
| Une ide = un 873 uplet dŐentiers | ||
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Sur des arbres dŐanalyse |
| Propagation |
| Tri sur les sens = selon dist(Vi.j, VŐi). |
| Vecteurs conceptuels |
| Distance | ||
| Angle entre deux vecteurs | ||
| Si 0 alors colinaires - mme ide | ||
| Si pi/2 alors ortho. - rien voir. | ||
| Fonctions vectorielles |
| S: NP(ART,N) | ||
| --> V(NP) = V(N) | ||
| S: NP1(NP2,N) | ||
| --> V(NP1) = aV(NP1)+V(N) 0<a<1 | ||
| V(bateau voile) = V(bateau) + 1/2V(voile) | ||
| V(voile de bateau) = 1/2V(bateau) + V(voile) | ||
| Fonctions vectorielles |
| Pas seulement linaire | ||
| S: GA(GADV(ADV),ADJ) | ||
| --> V(GA) = V(ADJ)^p(ADV) | ||
| p(trs) = 2 | ||
| V(trs content) = V(content)^2 | ||
| p(peu) = 1/2 | ||
| V(peu content) = V(content)^1/2 | ||
| Rtropropagation |
| V(Ni j) = V(Ni j) V(Ni) | |
| produit terme terme |
| Application |
| Indexation de documents | |||
| Multilingue | |||
| Reprsente le domaine | |||
| chevaux <--> quitation | |||
| Granularit | |||
| Document, paragraphe, etc. | |||
| Index = (Vi, doc i)* | |||
| rechercher = minimiser dist | |||
| angle (V(requette) , V(doc i) ) | |||
| Diapositive 28 |