Apprentissage automatique de la morphologie: le cas des structures racine-schème
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | French |
| Veröffentlicht: |
Bern [u.a.]
Lang
2008
|
| Schriftenreihe: | Sciences pour la communication
88 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | Zusammenfassung in franz. und engl. Sprache |
| Beschreibung: | XIV, 254 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783039117567 |
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|---|---|
| adam_text | TABLE DES MATIERES PREAMBULE 1 I CONSONNES ET VOYELLES 9 1 INTRODUCTION
11 2 TRAVAUX ANTERIEURS 15 2. 1 APPROCHES STRUCTURALISTES 15 2.2
APPROCHES COMPUTATIONNELLES 20 2.2.1 L ALGORITHME DE SUKHOTIN 21 2.2.2
CLASSIFICATION ASCENDANTE HIERARCHIQUE (CAH) ... 25 2.2.3 LONGUEUR DE
DESCRIPTION MINIMALE 36 3 CLASSIFICATION SPECTRALE 47 3.1 RAPPEL DE
THEORIE DES GRAPHES 48 3.2 CONSTRUCTION D UN GRAPHE DE COMMUTATION 48
3.2.1 MATRICE DE COMMUTATION 50 3.2.2 MATRICE DE COMMUTATION SYMETRISEE
53 3.2.3 EXPRESSION MATRICIELLE 56 3.3 PARTITIONNEMENT DU GRAPHE 57
3.3.1 EVALUATION DE LA QUALITE D UNE PARTITION 57 3.3.2 RECHERCHE DE LA
PARTITION OPTIMALE 60 3.4 RESUME 64 4 MODEIES DE MARKOV 67 4.1 CHAINES
DE MARKOV 67 XI BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/990540979
DIGITALISIERT DURCH 9.4.5 MOTS-CODES, POINTEURS ET LONGUEUR DE
DESCRIPTION . 135 XII APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DE LA MORPHOLOGIE 4.2
CHALNES DE MARKOV CACHEES (HMM) 69 4.3 APPLICATION AE LA CATEGORISATION
DES PHONEMES 70 5 EVALUATION EMPIRIQUE 75 5.1 METHODOLOGIE D EVALUATION
75 5.1.1 METHODES COMPAREES 76 5.1.2 DONNEES 77 5.1.3 MESURES
D EVALUATION 79 5.1.4 PRINCIPES D ECHANTILLONNAGE 82 5.1.5 RESUME 83 5.2
RESULTATS 83 6 SYNTHESE ET DISCUSSION 91 II STRUCTURES RACINE-SCHEME 97
7 INTRODUCTION 99 8 TRAITEMENTS LINGUISTIQUES 105 8.1 ANALYSE EN RACINES
ET SCHEMES 107 8.2 BASE CONTINUE ET APOPHONIE MULTIPLE 111 9
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DE LA MORPHOLOGIE 115 9.1 REPRAESENTATION DES
DONNEES 118 9.2 STRUCTURES MORPHOLOGIQUES INFEREES 120 9.3 PROCEDURES
HEURISTIQUES 122 9.3.1 LA METHODE DU NOMBRE DE SUCCESSEURS 123 9.3.2
DISTANCE D EDITION ET ALIGNEMENT 126 9.3.3 COHESION DES CHALNES DE
PHONEMES 127 9.3.4 EXAMEN DU CONTEXTE D OCCURRENCE 128 9.4 PROCEDURES
D EVALUATION 130 9.4.1 UN MODELE MORPHOLOGIQUE SIMPLE 131 9.4.2 MAXIMUM
DE VRAISEMBLANCE 132 9.4.3 INFERENCE BAYESIENNE ET MDL 133 9.4.4 THEORIE
DU CODAGE 134 12.3.1 GENERALITES 181 TABLE DES MATTERES XIII 9.4.6
APPROXIMATION PAR UN CODE-BLOC 136 9.4.7 LONGUEUR DE DESCRIPTION DU
MODELE ET PROBABILITE A PRIORI 137 9.4.8 LONGUEUR COMPRESSEE DU CORPUS
ET VRAISEMBLANCE DU MODELE 138 9.4.9 RESUME 139 9.4.10 ILLUSTRATION 140
10 LINGUISTICA 143 10.1 MORPHOLOGIE AE BASE DE SIGNATURES 144 10.2 CALCUL
DE LA LONGUEUR DE DESCRIPTION 146 10.2.1 LONGUEUR DE DESCRIPTION DU
MODELE 146 10.2.2 LONGUEUR COMPRESSEE DU CORPUS 147 10.2.3 ESTIMATION
DES PROBABILITES 148 10.2.4 REKAPITULATION 149 10.3 DEROULEMENT DE
1 APPRENTISSAGE 150 10.3.1 HEURISTIQUE D AMORGAGE 150 10.3.2
HEURISTIQUES INCREMENTIELLES 151 // ARABICA 155 11.1 UN MODELE DES
STRUCTURES RACINE-SCHEME 160 11.2 CALCUL DE LA LONGUEUR DE DESCRIPTION
162 11.2.1 LONGUEUR DE DESCRIPTION DU MODELE 163 11.2.2 LONGUEUR
COMPRESSEE DU CORPUS 163 11.2.3 ESTIMATION DES PROBABILITES 164 11.2.4
REKAPITULATION 165 11.3 DEROULEMENT DE F APPRENTISSAGE 165 11.3.1
HEURISTIQUE D AMOR?AGE 166 11.3.2 HEURISTIQUES INCREMENTIELLES 167
11.3.3 QUELLE CLASSE DE PHONEMES POUR LES SCHEMES? . . . 169 11.4
COMPARAISON AVEC LE MODELE ZERO» 170 12 ETUEDE DE CAS 173 12.1 LE
PLURIEL NOMINAL ARABE 173 12.2 CONSTITUTION DU CORPUS 178 12.3 ANALYSE
DU CORPUS 181 XIV APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DE LA MORPHOLOGIE 12.3.2
FORMES DU SINGULIER 182 12.3.3 ASSOCIATIONS ENTRE SINGULIER ET PLURIEL
185 12.4 RESULTATS DE 1 APPRENTISSAGE 188 12.4.1 PRETRAITEMENT AVEC
LINGUISTICA 188 12.4.2 HEURISTIQUE D AMOR?AGE 191 12.4.3 EXTENSION DES
STRUCTURES RS CONNUES 192 12.4.4 AUTRES HEURISTIQUES INCREMENTIELLES 194
12.4.5 ATTRIBUTION DES CLASSES DE PHONEMES 197 12.4.6 COMPARAISON AVEC
LE MODELE ZERO 198 12.5 APPLICATION AD AUTRES LANGUES 199 12.5.1 ANGLAIS
200 12.5.2 FRANCIS 202 13 SYNTHESE ET DISCUSSION 205 CONCLUSION 215 A
CORPUS D EXEMPLE 221 B CLASSIFICATIONS PHONOLOGIQUES 223 C CORPUS DE
NOMS ARABES 233 BIBLIOGRAPHIE 243
^acuelle
est
Ια
quantité d Information
nécessaire a priori
pour découvrir la structure d une langue? Le paradigme de
l apprentissage automatique porte sur la question un éclai¬
rage qui peut surprendre. Cet ouvrage propose l une des pre¬
mières Introductions en français à ce champ de recherche, il
en
¡ilustre
la démarche en l appliquant à deux problèmes liés
en phonologie et en morphologie: le classement des phonèmes
en consonnes et voyelles et la description du mode de for¬
mation du mot qui prévaut dans les langues comme l arabe
ou l hébreu. Sur un mode didactique, l ouvrage présente les
principales approches développées dans ce domaine, avec
un accent particulier sur les méthodes et modèles basés sur
Sa théorie des probabilités et la théorie de l information. Plus
généralement, il montre que des structures ifnguistiques com¬
plexes peuvent être découvertes en ne faisant qu un minimum
d hypothèses a priori sur les phénomènes considérés,
Aris Xcrthös
est docteur en lettres de l Université de Lausanne.
Sa recherche est centrés·
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développement d ouïs infor¬
matiques
Ы
stoîteflques pour la modélisation de
ľacqyfelion
do langage. Après avoir été chercheur invité en linguistique
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est œtueiemenf enseignant et
chercheur an
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pour les sciences huma aies
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versité
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Lausanne.
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TABLE DES MATIERES PREAMBULE 1 I CONSONNES ET VOYELLES 9 1 INTRODUCTION
11 2 TRAVAUX ANTERIEURS 15 2. 1 APPROCHES STRUCTURALISTES 15 2.2
APPROCHES COMPUTATIONNELLES 20 2.2.1 L'ALGORITHME DE SUKHOTIN 21 2.2.2
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3.3.1 EVALUATION DE LA QUALITE D'UNE PARTITION 57 3.3.2 RECHERCHE DE LA
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DE MARKOV 67 XI BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/990540979
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CHALNES DE MARKOV CACHEES (HMM) 69 4.3 APPLICATION AE LA CATEGORISATION
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75 5.1.1 METHODES COMPAREES 76 5.1.2 DONNEES 77 5.1.3 MESURES
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APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DE LA MORPHOLOGIE 115 9.1 REPRAESENTATION DES
DONNEES 118 9.2 STRUCTURES MORPHOLOGIQUES INFEREES 120 9.3 PROCEDURES
HEURISTIQUES 122 9.3.1 LA METHODE DU NOMBRE DE SUCCESSEURS 123 9.3.2
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PHONEMES 127 9.3.4 EXAMEN DU CONTEXTE D'OCCURRENCE 128 9.4 PROCEDURES
D'EVALUATION 130 9.4.1 UN MODELE MORPHOLOGIQUE SIMPLE 131 9.4.2 MAXIMUM
DE VRAISEMBLANCE 132 9.4.3 INFERENCE BAYESIENNE ET MDL 133 9.4.4 THEORIE
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MODELE ET PROBABILITE A PRIORI 137 9.4.8 LONGUEUR COMPRESSEE DU CORPUS
ET VRAISEMBLANCE DU MODELE 138 9.4.9 RESUME 139 9.4.10 ILLUSTRATION 140
10 LINGUISTICA 143 10.1 MORPHOLOGIE AE BASE DE SIGNATURES 144 10.2 CALCUL
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11.3.3 QUELLE CLASSE DE PHONEMES POUR LES SCHEMES? . . . 169 11.4
COMPARAISON AVEC LE MODELE ZERO» 170 12 ETUEDE DE CAS 173 12.1 LE
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LINGUISTICA 188 12.4.2 HEURISTIQUE D'AMOR?AGE 191 12.4.3 EXTENSION DES
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pour découvrir la structure d'une langue? Le paradigme de
l'apprentissage automatique porte sur la question un éclai¬
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en phonologie et en morphologie: le classement des phonèmes
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