Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les modèles statistiques de traitement du langage naturel (NLP) se basent sur des principes mathématiques et des algorithmes pour comprendre et générer du texte. Contrairement aux modèles basés sur les règles, qui dépendent des connaissances linguistiques codées manuellement, les modèles statistiques s'appuient sur des données et des méthodes probabilistes pour apprendre les structures linguistiques et les modéliser.
Les modèles statistiques utilisent principalement des corpus textuels larges pour apprendre les occurrences et les probabilités des mots et des phrases. Ils permettent de capturer les relations et les motifs dans les données textuelles. Ces modèles peuvent inclure des techniques comme les ngrammes, la modélisation de Markov cachée, et les réseaux de neurones.
Les ngrammes sont des séquences de 'n' éléments (mots, caractères) extraits d'un texte donné. L'une des formes les plus courantes est le unigramme et le bigramme. Par exemple, "le chat" est un bigramme. Les modèles de ngrammes calculent la probabilité des séquences spécifiques, ce qui permet de prédire le mot suivant dans une phrase.
Malgré leurs avantages, les modèles statistiques ont des limitations. Ils peuvent être inefficaces pour capturer les relations longues entre les mots d'une phrase, ce qui peut limiter leur performance en analyse linguistique approfondie. De plus, leur dépendance à de larges corpus textuels peut poser des problèmes de gestion de données et de temps de calcul.
Enfin, avec l'avènement des modèles de deep learning, l'utilisation des modèles purement statistiques connaît un déclin, ces derniers offrant une plus grande performance et une meilleure compréhension des contextes complexes.