Similarité sémantiqueLa similarité sémantique est une notion définie entre deux concepts soit au sein d'une même hiérarchie conceptuelle, soit - dans le cas d'alignement d'ontologies - entre deux concepts appartenant respectivement à deux hiérarchies conceptuelles distinctes. La similarité sémantique indique que ces deux concepts possèdent un grand nombre d'éléments en commun (propriétés, termes, instances). D’un point de vue psychologie cognitive, les notions de proximité et de similarité sont bien distinctes.
Fouille de textesLa fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.
Word2vecEn intelligence artificielle et en apprentissage machine, Word2vec est un groupe de modèles utilisé pour le plongement lexical (word embedding). Ces modèles ont été développés par une équipe de recherche chez Google sous la direction de . Ce sont des réseaux de neurones artificiels à deux couches entraînés pour reconstruire le contexte linguistique des mots. La méthode est implémentée dans la bibliothèque Python Gensim. Deux architectures ont été initialement proposées pour apprendre les Word2vec, le modèle de sacs de mots continus (CBOW: continuous bag of words) et le modèle skip-gram.
Topic modelvignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab
Similarité cosinusLa similarité cosinus donne la similarité de deux vecteurs à n dimensions en déterminant le cosinus de leur angle. Ce score est fréquemment utilisée en fouille de textes. Soit deux vecteurs A et B, le cosinus de leur angle θ s'obtient en prenant leur produit scalaire divisé par le produit de leurs normes : La valeur d'un cosinus, donc celle calculée ici pour cos θ, est comprise dans l'intervalle [-1,1]. La valeur de -1 indique des vecteurs opposés, la valeur de 0 des vecteurs indépendants (orthogonaux) et la valeur de 1 des vecteurs colinéaires de coefficient positif.
Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
Analyse sémantique latente probabilisteL’analyse sémantique latente probabiliste (de l'anglais, Probabilistic latent semantic analysis : PLSA), aussi appelée indexation sémantique latente probabiliste (PLSI), est une méthode de traitement automatique des langues inspirée de l'analyse sémantique latente. Elle améliore cette dernière en incluant un modèle statistique particulier. La PLSA possède des applications dans le filtrage et la recherche d'information, le traitement des langues naturelles, l'apprentissage automatique et les domaines associés.
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Médecine traditionnelle chinoiseLa médecine traditionnelle chinoise (ou MTC) est l'ensemble des théories et pratiques de santé au cours de l'histoire du monde chinois (aire d'influence de la civilisation chinoise). Au sens large, cette médecine inclut les traditions orales, folkloriques, magiques ou religieuses des différentes ethnies et communautés qui constituent le monde chinois. Dans un sens plus classique, la médecine traditionnelle chinoise est celle qui se réfère à un imposant corpus de textes (tradition écrite), dont les premiers sont datés vers le avant J.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Médecine traditionnelleSelon la définition officielle de l'OMS, la médecine traditionnelle « se rapporte aux pratiques, méthodes, savoirs et croyances en matière de santé qui impliquent l’usage à des fins médicales de plantes, de parties d’animaux et de minéraux, de thérapies spirituelles, de techniques et d’exercices manuels – séparément ou en association – pour soigner, diagnostiquer et prévenir les maladies ou préserver la santé ».
Réalité augmentéeLa réalité augmentée est la superposition de la réalité et d'éléments (sons, images 2D, 3D, vidéos) calculés par un système informatique en temps réel. Elle désigne souvent les différentes méthodes qui permettent d'incruster de façon réaliste des objets virtuels dans une séquence d'images. Elle s'applique aussi bien à la perception visuelle (superposition d'images virtuelles aux images réelles) qu'aux perceptions proprioceptives comme les perceptions tactiles ou auditives.
Similarity measureIn statistics and related fields, a similarity measure or similarity function or similarity metric is a real-valued function that quantifies the similarity between two objects. Although no single definition of a similarity exists, usually such measures are in some sense the inverse of distance metrics: they take on large values for similar objects and either zero or a negative value for very dissimilar objects. Though, in more broad terms, a similarity function may also satisfy metric axioms.
Sequential pattern miningSequential pattern mining is a topic of data mining concerned with finding statistically relevant patterns between data examples where the values are delivered in a sequence. It is usually presumed that the values are discrete, and thus time series mining is closely related, but usually considered a different activity. Sequential pattern mining is a special case of structured data mining. There are several key traditional computational problems addressed within this field.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
BibliométrieLa bibliométrie est une méta-science qui prend la science pour objet d'étude. Elle concerne trois éléments de l'activité scientifique : ses intrants, ses extrants et ses impacts. La bibliométrie peut être définie comme « l’application des mathématiques et des méthodes statistiques aux livres, articles et autres moyens de communication » (Beauvens, 1969). . Cette discipline, qui s'appuie sur l'analyse statistique des données et des réseaux, a un volet cognitif, en interaction avec les champs se donnant les sciences et les communautés scientifiques comme objet (économie de la connaissance, sociologie des sciences, épistémologie, histoire des sciences, etc.
Indice et distance de JaccardL'indice et la distance de Jaccard sont deux métriques utilisées en statistiques pour comparer la similarité et la entre des échantillons. Elles sont nommées d'après le botaniste suisse Paul Jaccard. L'indice de Jaccard (ou coefficient de Jaccard, appelé « coefficient de communauté » dans la publication d'origine) est le rapport entre le cardinal (la taille) de l'intersection des ensembles considérés et le cardinal de l'union des ensembles. Il permet d'évaluer la similarité entre les ensembles.
