human
Veuillez expliquer ce qu'est la "modélisation du langage"
gpt
Un modèle de langage est une distribution de probabilité sur des séquences de mots. Étant donné toute séquence de mots de longueur m, un modèle de langage attribue une probabilité



P
(

w

1


,
…
,

w

m


)


{\displaystyle P(w_{1},\ldots ,w_{m})}

 à toute la séquence. Les modèles de langage génèrent des probabilités en s'entraînant sur des corpus de texte dans une ou plusieurs langues. Étant donné que les langages peuvent être utilisés pour exprimer une variété infinie de phrases valides (propriété de l'infini numérique), la modélisation du langage est confrontée au problème d'attribuer des probabilités non nulles à des séquences linguistiquement valides qui peuvent ne jamais être rencontrées dans les données d'apprentissage. Plusieurs approches de modélisation ont été conçues pour surmonter ce problème, telles que l'application de l'hypothèse de Markov ou l'utilisation d'architectures neuronales telles que les réseaux de neurones récurrents ou les transformateurs.
Les modèles de langage sont utiles pour une variété de problèmes en linguistique informatique ; des applications initiales dans la reconnaissance vocale pour s'assurer que les séquences de mots absurdes (c'est-à-dire à faible probabilité) ne sont pas prédites, à une utilisation plus large dans la traduction automatique (par exemple, la notation des traductions candidates), la génération de langage naturel (générant plus de texte de type humain), une partie de- l'étiquetage de la parole, l'analyse syntaxique, la reconnaissance optique des caractères, la reconnaissance de l'écriture manuscrite, l'induction de la grammaire, la recherche d'informations et d'autres applications.
Les modèles de langage sont utilisés dans la recherche d'informations dans le modèle de probabilité de requête. Là, un modèle de langage distinct est associé à chaque document d'une collection. Les documents sont classés en fonction de la probabilité de la requête Q dans le modèle de langage du document




M

ré




{\displaystyle M_{d}}

:



P
(
Q
∣

M

ré


)


{\displaystyle P(Q\mid M_{d})}

. Généralement, le modèle de langage unigram est utilisé à cette fin.