Computational Linguistics

Enseignants

Dupont Pierre;

Langue
d'enseignement

Anglais
> Facilités pour suivre le cours en français

Thèmes abordés

• Différents niveaux d’analyses linguistiques
• Traitements de corpus
• Etiquettage en parties du discours
• Modélisation probabiliste du langage (Ngrams et Modèles de Markov Cachés)
• Grammaires formelles et algorithmes d’analyse syntaxique
• Traduction automatique, apprentissage profond
• Applications en ingénierie linguistique telles que les logiciels de complétion automatique, d’étiquettage automatique, d’analyse ou de traduction automatique

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :
1	Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants : INFO1.1-3 INFO2.3-4 INFO5.3-5 INFO6.1, INFO6.4 Eu égard au référentiel AA du programme « Master [120] en sciences informatiques », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants : SINF1.M4 SINF2.3-4 SINF5.3-5 SINF6.1, SINF6.4 Les étudiants ayant suivi avec fruit ce cours seront capables de décrire les concepts fondamentaux de la modélisation du langage naturel maîtriser la méthodologie de l'utilisation de ressources linguistiques, en particulier sous la forme de corpus à grande échelle, éventuellement annotés ou structurés appliquer de manière pertinente les techniques statistiques de modélisation du langage mettre en oeuvre des méthodes récentes relevant de l’apprentissage automatique en lien avec le traitement du langage développer des applications en ingénierie linguistique Les étudiants auront développé des compétences méthodologiques et opérationnelles.  En particulier, ils auront développé leur capacité à s'intégrer dans une approche pluridisciplinaire entre l'informatique et la linguistique, en utilisant à bon escient la terminologie, les outils et méthodes existants, gérer au mieux le temps disponible pour mener à bien des projets de moyenne ampleur, manipuler et exploiter de grandes quantités de données.

Contenu

• Différents niveaux d'analyse linguistique
• Traitement (automatisé) de corpus : formatage, tokenization, marquage des données
• Modélisation probabilistes du langage : N-grams, HMMs
• Etiquetage en parties du discours
• Introduction à l'apprentissage profond
• Réponse aux questions 
• Traduction automatique
• Applications représentatives telles que la génération automatique de texte, le marquage automatique de parties de texte, la traduction automatique ou agents conversationnels

Méthodes d'enseignement

• Cours magistraux
• Projets pratiques implémentés en Python sur le serveur Inginious

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Calcul de la note globale pour le cours

Les projets valent pour 30 % de la note finale, 70 % pour l'examen final (à livre fermé).
Les projets ne peuvent pas être refaits en seconde session. La note globale des projets est fixée à la fin du quadrimestre et reprise telle quelle dans la note finale en seconde session.
L'examen final est, par défaut, un écrit (sur papier ou, le cas échéant, sur un ordinateur).

Règles concernant les collaborations entre étudiants et l'usage de ressources externes

Une étude collaborative entre les étudiant.e.s est encouragée lors des séances de suivi de projets et via un forum d'échanges sur Moodle.
Chaque étudiant.e doit soumettre une solution personnelle pour chaque projet. Le recours à des ressources publiques (p.ex. stackoverflow.com), ce-inclus des IA génératives (p.ex. chatGPT) est autorisé pour autant que chaque (fragment de) code soumis par l'étudiant.e mentionne toutes les ressources utilisées.
La diffusion ou l'échange entre étudiants de (fragments de) code ne sont pas autorisés par quelque moyen que ce soit (GitHub, Facebook, Discord, ...) et ce même après la date limite de remise des projets.
Le non-respect de ces règles pour n'importe quel projet peut entraîner une note globale de 0 pour l'ensemble des projets.
L'examen final sur ordinateur doit se faire sans accès à aucune ressource externe.
Ces règles sont exposées et détaillées lors du premier cours (voir site Moodle du cours).

Ressources
en ligne

moodle.uclouvain.be/course/view.php?id=1182

Bibliographie

One recommended textbook - un ouvrage conseillé :

• Speech and Language Processing, D. Jurafsky and J.H. Martin, Prentice Hall.

Support de cours

• Les supports obligatoires sont constitués de l'ensemble des documents (transparents des cours magistraux, énoncés des travaux pratiques, compléments, ...) disponibles depuis le site Moodle du cours.
• Required teaching material include all documents (lecture slides, project assignments, complements, ...) available from the Moodle website for this course.

Faculté ou entité
en charge

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