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Résumé du colloque
En raison de l'amplitude des données textuelles non formatées que doivent manipuler les technologies de l'information (Internet, Intranet, Extranet), le traitement informatique de ce type de données doit se fonder de plus en plus sur des modèles numériques. Un des modèles dominants est de type vectoriel et matriciel. (Salton, 1973), à savoir: un texte est retraduit en un espace vectoriel qui est alors analysée de manière statistique (corrélation, tendances, probabilité, clustering, factorisation , etc.) Un des problèmes majeurs des ces approches de type statistique est leur limitation dans le traitement de corpus dynamiques. À chaque nouvel intrant (segment de texte comme phrase, etc.) le calcul doit être recommencé. La recherche présentée explore certains modèles de systèmes dynamiques pour traiter ce problème (réseaux de neurones, algorithmes génétiques, théorie du chaos, chaînes de Markov), en présentant une analyse comparative de ces modèles et une illustration de leur application à des corpus textuels.
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