1000 resultados para Statistique
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Rapport de recherche
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Ce mémoire présente une évaluation des différentes méthodes utilisées en lexicographie afin d’identifier les liens lexicaux dans les dictionnaires où sont répertoriées des collocations. Nous avons ici comparé le contenu de fiches du DiCo, un dictionnaire de dérivés sémantiques et de collocations créé selon les principes de la lexicologie explicative et combinatoire, avec les listes de cooccurrents générées automatiquement à partir du corpus Le Monde 2002. Notre objectif est ici de proposer des améliorations méthodologiques à la création de fiches de dictionnaire du type du DiCo, c’est-à-dire, des dictionnaires d’approche qualitative, où la collocation est définie comme une association récurrente et arbitraire entre deux items lexicaux et où les principaux outils méthodologiques utilisés sont la compétence linguistique de ses lexicographes et la consultation manuelle de corpus de textes. La consultation de listes de cooccurrents est une pratique associée habituellement à une approche lexicographique quantitative, qui définit la collocation comme une association entre deux items lexicaux qui est plus fréquente, dans un corpus, que ce qui pourrait être attendu si ces deux items lexicaux y étaient distribués de façon aléatoire. Nous voulons mesurer ici dans quelle mesure les outils utilisés traditionnellement dans une approche quantitative peuvent être utiles à la création de fiches lexicographiques d’approche qualitative, et de quelle façon leur utilisation peut être intégrée à la méthodologie actuelle de création de ces fiches.
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Les systèmes de traduction statistique à base de segments traduisent les phrases un segment à la fois, en plusieurs étapes. À chaque étape, ces systèmes ne considèrent que très peu d’informations pour choisir la traduction d’un segment. Les scores du dictionnaire de segments bilingues sont calculés sans égard aux contextes dans lesquels ils sont utilisés et les modèles de langue ne considèrent que les quelques mots entourant le segment traduit.Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle considérant la phrase en entier lors de la sélection de chaque mot cible. Notre modèle d’intégration du contexte se différentie des précédents par l’utilisation d’un ppc (perceptron à plusieurs couches). Une propriété intéressante des ppc est leur couche cachée, qui propose une représentation alternative à celle offerte par les mots pour encoder les phrases à traduire. Une évaluation superficielle de cette représentation alter- native nous a montré qu’elle est capable de regrouper certaines phrases sources similaires même si elles étaient formulées différemment. Nous avons d’abord comparé avantageusement les prédictions de nos ppc à celles d’ibm1, un modèle couramment utilisé en traduction. Nous avons ensuite intégré nos ppc à notre système de traduction statistique de l’anglais vers le français. Nos ppc ont amélioré les traductions de notre système de base et d’un deuxième système de référence auquel était intégré IBM1.
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La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de traduction statistique de référence, tel Moses (Koehn et al., 2007), effectuent généralement la recherche en explorant l’espace des préfixes par programmation dynamique, une solution coûteuse sur le plan computationnel pour ce problème potentiellement NP-complet (Knight, 1999). Nous postulons qu’une approche par recherche locale (Langlais et al., 2007) peut mener à des solutions tout aussi intéressantes en un temps et un espace mémoire beaucoup moins importants (Russell et Norvig, 2010). De plus, ce type de recherche facilite l’incorporation de modèles globaux qui nécessitent des traductions complètes et permet d’effectuer des modifications sur ces dernières de manière non-continue, deux tâches ardues lors de l’exploration de l’espace des préfixes. Nos expériences nous révèlent que la recherche locale en traduction statistique est une approche viable, s’inscrivant dans l’état de l’art.
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Les logiciels de correction grammaticale commettent parfois des détections illégitimes (fausses alertes), que nous appelons ici surdétections. La présente étude décrit les expériences de mise au point d’un système créé pour identifier et mettre en sourdine les surdétections produites par le correcteur du français conçu par la société Druide informatique. Plusieurs classificateurs ont été entraînés de manière supervisée sur 14 types de détections faites par le correcteur, en employant des traits couvrant di-verses informations linguistiques (dépendances et catégories syntaxiques, exploration du contexte des mots, etc.) extraites de phrases avec et sans surdétections. Huit des 14 classificateurs développés sont maintenant intégrés à la nouvelle version d’un correcteur commercial très populaire. Nos expériences ont aussi montré que les modèles de langue probabilistes, les SVM et la désambiguïsation sémantique améliorent la qualité de ces classificateurs. Ce travail est un exemple réussi de déploiement d’une approche d’apprentissage machine au service d’une application langagière grand public robuste.
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal