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Modéliser l'acquisition de la syntaxe du langage naturel via l'hypothèse de la primauté du sens

Tellier, Isabelle 08 December 2005 (has links) (PDF)
L'objet de ce travail est la modélisation informatique de la capacité d'apprentissage de la syntaxe de leur langue naturelle par les enfants. Une synthèse des connaissances psycho-linguistiques sur la question est donc tout d'abord proposée. Le point de vue adopté pour la modélisation accorde une place privilégiée à la sémantique, qui est supposée acquise avant la syntaxe. Le Principe de compositionnalité, éventuellement adapté, est mis à contribution pour formaliser les liens entre syntaxe et sémantique, et le modèle d'apprentissage ''à la limite'' par exemples positifs de Gold est choisi pour régir les conditions de l'apprentissage. Nous présentons dans ce contexte divers résultats d'apprenabilité de classes de grammaires catégorielles à partir de divers types de données qui véhiculent des informations sémantiques. Nous montrons que, dans tous les cas, la sémantique contribue à spécifier les structures sous-jacentes aux énoncés, et à réduire ainsi l'espace de recherche des algorithmes d'apprentissage.
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Acquisition de grammaires lexicalisées pour les langues naturelles

Moreau, Erwan 18 October 2006 (has links) (PDF)
L'inférence grammaticale désigne le problème qui consiste à découvrir les règles de formation des phrases d'un langage, c'est-à-dire une grammaire de celui-ci. Dans le modèle d'apprentissage de Gold, les exemples fournis sont constitués uniquement des phrases appartenant au langage. L'algorithme doit fournir une grammaire qui représente le langage énuméré. Les grammaires catégorielles sont l'un des nombreux formalismes existants pour représenter des langages. Kanazawa a montré que certaines sous-classes de ces grammaires sont apprenables, mais ses résultats ne sont pas applicables directement aux langues naturelles. Sur le plan théorique, nous proposons de généraliser les résultats de Kanazawa à différents types de grammaires. Les grammaires combinatoires générales sont un modèle flexible permettant de définir des systèmes grammaticaux à base de règles de réécriture. Nous démontrons dans ce cadre que certaines classes de langages sont apprenables. Dans un souci de généralité maximale, nos résultats sont exprimés sous forme de critères sur les règles des systèmes grammaticaux considérés. Ces résultats sont appliqués à plusieurs formalismes relativement adaptés à la représentation des langues naturelles. Nous abordons également le problème de la mise en œuvre de l'apprentissage sur des données réelles. En effet, les algorithmes existants capables d'apprendre des classes de langages intéressantes sont NP-complets. Afin de contourner cet obstacle, nous proposons un cadre d'apprentissage plus souple, l'apprentissage partiel : le contexte d'utilisation est modifié dans le but d'obtenir une complexité algorithmique plus réaliste. Nous testons cette approche sur des données de taille moyenne, et obtenons des résultats relativement encourageants.

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