Acquis d'apprentissage

L'étudiant n'a pas seulement une connaissance théorique des sujets à l'étude, mais aussi une expérience pratique pratique.

 

Contenu

Ce cours étudie le langage du point de vue de l'intelligence artificielle, en se concentrant sur son rôle dans la communication. En substance, nous étudierons comment les agents artificiels sont capables de (apprendre à) comprendre le sens sous-jacent aux énoncés en langage naturel (compréhension), ainsi que d'exprimer leurs idées sous la forme d'expressions linguistiques (production). Nous examinons comment les connaissances linguistiques peuvent être décrites en termes de correspondances forme-sens et comment ces correspondances peuvent être formalisées et mises en œuvre.

Nous examinerons une gamme de concepts et de techniques d'IA bien connus, y compris la représentation des connaissances, la résolution de problèmes par la recherche, l'unification, les architectures de niveau méta et la réflexion computationnelle.

Table des matières

Modules abordés:

  1. Introduction and Scientific Framework

  2. Modelling the Emergence of Language

  3. Computational Construction Grammar

  4. Representing Meaning

  5. Learning Language From Semantically Annotated Corpora

  6. Learning Language Through Intention Reading and Pattern Finding

  7. Narrative-based language understanding

 

Exercices

Exercises pratiques sur les thématiques abordées dans les cours théoriques.

Logiciel à installer: FCG Editor (https://www.fcg-net.org/download/)

Méthode d'évaluation

  • Examen oral avec préparation écrite, à livre fermé.
  • Questions théoriques et exercices.

Sources, références et supports éventuels

Syllabus du cours:

- Beuls, K., & Van Eecke, P. (2023). Natural Language Processing -- Course reader. [service de reprographie UNamur]

- Slides disponible via Webcampus

Langue d'instruction

Anglais