TD 1 - Structures de Traits et Unification
|
|
- Norbert Perrot
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 TD 1 - Structures de Traits et Unification 1 Définitions Un trait (en: feature) est un couple attribut-valeur. Une structure de traits (en: feature structure) est un ensemble de traits. On peut les représenter sous formes de matrices (en: attribute-value matrices (AVM)). Une structure de traits est mal formée si elle contient deux fois le même attribut (au même niveau d enchâssement) avec une valeur différente. genre masculin singulier personne troisième genre masculin genre féminin singulier personne troisième Dans les structures de traits ci-dessus, la valeur des traits est atomique. En HPSG, la valeur d un trait peut être atomique, être une structure de trait, une liste de valeurs ou un ensemble de valeurs. indice indices indices genre masculin singulier personne 3eme genre masculin genre féminin singulier, nombre singulier personne 3eme personne 3eme genre masculin genre féminin singulier, singulier personne 3eme personne 3eme Les structures de traits peuvent être représentées par des graphes acycliques orientés (en: directed acyclic graphs (DAG)) dont les arcs réprésentent les noms des différents traits et les noeuds les valeurs des différents traits. 2 Extension, subsomption et unification Une structure de traits A est une extension d une structure de traits B (ce qui se note A B) si et seulement si: Tous les traits à valeur atomique présents dans B sont présents dans A avec la même valeur, Pour tout trait t ayant une valeur non atomique, la valeur de t dans A est une extension de la valeur de t dans B. La relation inverse de l extension s appelle la subsomption. L unification de deux structures de traits A et B (notée A B) est la structure de trait minimale qui est à la fois une extension de A et de B. Si une telle structure n existe pas, l unification échoue (ce qui est noté ). L unification de deux structures de traits A et B typées (respectivement t et t ) a pour résultat, si elle existe, la structure de trait minimale qui est à la fois une extension de A et de B de type t où t est le plus grand type qui soit à la fois un sous-type de t et un sous-type de t. 1
2 L unification de listes n est définie que sur des listes de longueur identique. Le résultat de l unification de deux listes A et B est la liste C dont chaque élément de rang x où x varie de 1 à L (L = longueur des listes A et B) est le résultat de l unification de l élément de rang x des listes A et B. Le résultat de l unification de deux ensembles A et B est l ensemble C qui est construit de manière à ce que tout élément de C est soit un élément de A ou de B, soit le résultat de l unification d un élément de A et de B. Chaque élément de A et de B ne peut être utilisé qu une seule fois dans la construction de l ensemble C. 3 Exercices 3.1 Unification de structures de traits non-typées Soit la liste de structures de traits non-typées ci-dessous: 1. Pour chaque paire de structures de traits (x,y) dites si x est une extension y ou inversement? 2. Pour chaque paire de structures de traits (x,y) dites si elles sont unifiables et donnez le résultat le cas échéant. A. B. GENRE masculin NOMBRE singulier PERSONNE 3eme GENRE masculin D. E. GENRE feminin GENRE masculin C. PERSONNE 3eme F. PERSONNE 2eme 3.2 Exercice 2: Unification de structures de traits typées Soit la hiérarchie de types donnée dans le tableau ci-dessous: 2
3 type hérite de contrainte indice structure-de-trait genre genre nombre personne personne genre valeur-atomique feminin genre masculin genre nombre valeur-atomique singulier nombre pluriel nombre personne valeur-atomique 2eme personne 3eme personne indice-masculin indice genre masculin indice-feminin indice genre feminin indice-singulier indice nombre singulier indice-pluriel indice nombre pluriel indice-1ere indice personne 1ere indice-2eme indice personne 2eme indice-3eme indice personne 3eme indice-0 indice-1 indice-2 indice-3 indice-masculin indice-singulier indice-0 indice-3eme indice-2eme indice-pluriel indice-2 indice-feminin 1. Pour chaque paire de structure de traits (x,y), donnez le résultat de l unification entre x et y. A. B. C. indice-0 indice-2 indice-3eme singulier personne 2eme personne 3eme genre masculin nombre pluriel D. E. F. indice-feminin indice-masculin indice-2eme genre feminin genre masculin personne 2eme 3.3 Exercice 2: Unification de structures de traits non-typées avec valeur non-atomiques et réentrance 1. Pour chaque paire de structure de traits (x,y), donnez le résultat de l unification entre x et y. 3
4 A. SYNTAXE ACCORD SEMANTIQUE NOMBRE singulier TEMPS present B. SYNTAXE ACCORD PERSONNE 3eme C. ACCORD 1 SYNTAXE SUJET ACCORD 1 D. SYNTAXE SUJET NOMBRE pluriel E. SUJET NOMBRE pluriel SYNTAXE ACCORD NOMBRE pluriel 3.4 Unification de listes (avec structures de traits typées) Soit la hiérachie de types représentée par l arbre ci-dessous: synsem canonique non-canonique gap affixe-pronominal nul-pronominal 1. Pour chaque paire de structure de traits (x,y), donnez le résultat de l unification entre x et y. 4
5 A. COMPS canonique gap, LOC CAT TETE nom LOC CAT TETE prep B. canonique COMPS LOC CAT VAL SPR synsem synsem, LOC CAT C. synsem COMPS synsem, LOC CAT VAL SPR synsem MARQUE de D. COMPS gap synsem, LOC CAT TETE nom LOC CAT TETE prep 3.5 Unification d ensembles 1. Donnez tous les résultats possibles de l unification entre les structures de traits A et B. 2. Dites si l unification de deux ensembles peut échouer. A. B. OBJETS{ FORME rond OBJETS{ COULEUR rouge }, FORME carré }, COULEUR bleu 1. Pour chaque paire de structure de traits (x,y), donnez tous les résultats possibles de l unification entre x et y. A. B. C. OBJETS{ FORME rond OBJETS{ COULEUR rouge OBJETS{ COULEUR rouge }, FORME carré, COULEUR bleu }, FORME carré, COULEUR bleu }, COULEUR bleu 5
6 4 Structure du signe en HPSG signe mot syntagme signe PHON liste(forme) SYNSEM canonique mot signe SYNSEM CATEGORIE ST-ARG liste(synsem) syntagme signe BRANCHES liste(signe) synsem canonique non-canonique gap affixe-pronominal nul-pronominal synsem LOCAL local NON-LOCAL non-local local CATEGORIE categorie CONTENU contenu CONTEXTE contexte categorie TETE tete VALENCE valence MARQUE marque contenu INDICE indice RELATIONS ensemble(relation) indice NOMBRE nombre GENRE genre PERSONNE personne valence SUJ liste(synsem) SPR liste(synsem) COMPS liste(synsem) 6
Grammaires d unification
Cours sur le traitement automatique des langues (IV) Violaine Prince Université de Montpellier 2 LIRMM-CNRS Grammaires d unification Grammaire catégorielle Grammaire syntagmatique généralisée (GPSG) Les
Plus en détailLES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN
LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN Les contenues de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et ne peuvent en aucun cas
Plus en détailfiche D AUTOCORRECTION Frimousse, une petite chienne qu'on a adoptée le mois dernier, est intelligente et docile.
fiche D AUTOCORRECTION 3.4 Les accords sont corrects dans chaque groupe du nom. On met souvent sur le dos de l inattention les erreurs d orthographe grammaticale. Bien accorder les mots exige de l observation
Plus en détailThéorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / Modélisation
IFIPS S7 - informatique Université Paris-Sud 11 1er semestre 2009/2010 Théorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / 1 Forêts et arbres II Théorème 1.1. Les assertions suivantes sont équivalentes
Plus en détailBaccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé
Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points 1. Réponse d. : 1 e Le coefficient directeur de la tangente est négatif et n est manifestement pas 2e
Plus en détailExercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain
Exercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain Philippe Bernard Ingénierie Economique & Financière Université Paris-Dauphine Février 0 On considère un univers de titres constitué
Plus en détailIntroduction à la théorie des graphes. Solutions des exercices
CAHIERS DE LA CRM Introduction à la théorie des graphes Solutions des exercices Didier Müller CAHIER N O 6 COMMISSION ROMANDE DE MATHÉMATIQUE 1 Graphes non orientés Exercice 1 On obtient le graphe biparti
Plus en détailChapitre 3. Les distributions à deux variables
Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles
Plus en détailLE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN
LE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN Dans cette leçon nous définissons le modèle de plus court chemin, présentons des exemples d'application et proposons un algorithme de résolution dans le cas où les longueurs
Plus en détailMIS 102 Initiation à l Informatique
MIS 102 Initiation à l Informatique Responsables et cours : Cyril Gavoille Catherine Pannier Matthias Robine Marc Zeitoun Planning : 6 séances de cours 5 séances de TD (2h40) 4 séances de TP (2h40) + environ
Plus en détailPrénom : Matricule : Sigle et titre du cours Groupe Trimestre INF1101 Algorithmes et structures de données Tous H2004. Loc Jeudi 29/4/2004
Questionnaire d'examen final INF1101 Sigle du cours Nom : Signature : Prénom : Matricule : Sigle et titre du cours Groupe Trimestre INF1101 Algorithmes et structures de données Tous H2004 Professeur(s)
Plus en détailUtilisation des tableaux sémantiques dans les logiques de description
Utilisation des tableaux sémantiques dans les logiques de description IFT6281 Web Sémantique Jacques Bergeron Département d informatique et de recherche opérationnelle Université de Montréal bergerja@iro.umontreal.ca
Plus en détailFonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre
IUFM du Limousin 2009-10 PLC1 Mathématiques S. Vinatier Rappels de cours Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre 1 Fonctions de plusieurs variables
Plus en détailF411 - Courbes Paramétrées, Polaires
1/43 Courbes Paramétrées Courbes polaires Longueur d un arc, Courbure F411 - Courbes Paramétrées, Polaires Michel Fournié michel.fournie@iut-tlse3.fr http://www.math.univ-toulouse.fr/ fournie/ Année 2012/2013
Plus en détail1ère partie Nadine Cullot. Bases de données déductives. Bases de données déductives Introduction et Motivation
Master STIC «Image Informatique et Ingénierie» Module Informatique Modèles de représentation - 10h CM Nadine Cullot Kokou Yétongnon nadine.cullot@u-bourgogne.fr kokou.yetongnon@u-bourgogne.fr 1ère partie
Plus en détail! Text Encoding Initiative
Format XML: suite! le contenu d un élément est la concaténation de! texte! et d éléments (imbrication)! => structure arborescente! pas de chevauchement de balises! => exemple : une analyse syntagmatique
Plus en détailLA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE
LA PHYSIQUE DES MATERIAUX Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE Pr. A. Belayachi Université Mohammed V Agdal Faculté des Sciences Rabat Département de Physique - L.P.M belayach@fsr.ac.ma 1 1.Le réseau
Plus en détailDéterminants possessifs
POSSESSIFS MATÉRIEL POUR ALLOPHONES 1 Déterminants Déterminants référents Déterminants possessifs Le déterminant possessif indique une relation d appartenance, de possession, de parenté, d origine, etc.,
Plus en détailBail commercial. Entre, société par actions dont le siège social est situé
Bail commercial Entre, société par actions dont le siège social est situé au, ici représentée par son/sa président(e),, autorisé(e) à cet effet, tel qu'il (elle) le déclare;(ci-après désigné le "Locateur")
Plus en détailRègles Aménagées Tournoi à 3
Aménagées Tournoi à 3 Moins 9 ans mixtes 2004 et après Temps de jeu 2 x 9' 5' 5+1 (sur les 2 mi-temps) Jeu sur terrain MINI HAND Taille des ballons Taille 0 (48/50) 1 ère et le 2 ème mi-temps : 1 GB différent
Plus en détailRecherche dans un tableau
Chapitre 3 Recherche dans un tableau 3.1 Introduction 3.1.1 Tranche On appelle tranche de tableau, la donnée d'un tableau t et de deux indices a et b. On note cette tranche t.(a..b). Exemple 3.1 : 3 6
Plus en détailTutoriel Mathematica Les graphiques
Tutoriel Mathematica Les graphiques Adaptation du tutoriel gratuit sur le Web par Éric Gaul, Dominic Boire et Issa Lizon (voir Médiagraphie). Modifié pour Mathematica 7 par Jean-Philippe Samson. Maintenant
Plus en détailSujet 4: Programmation stochastique propriétés de fonction de recours
Sujet 4: Programmation stochastique propriétés de fonction de recours MSE3313: Optimisation Stochastiqe Andrew J. Miller Dernière mise au jour: October 19, 2011 Dans ce sujet... 1 Propriétés de la fonction
Plus en détailEcran : Processeur : OS : Caméra : Communication : Mémoire : Connectique : Audio : Batterie : Autonomie : Dimensions : Poids : DAS :
SMARTPHONE - DUAL-CORE - NOIR 3483072425242 SMARTPHONE - DUAL-CORE - BLEU XXXX SMARTPHONE - DUAL-CORE - BLANC 3483072485246 SMARTPHONE - DUAL-CORE - ROSE 3483073704131 SMARTPHONE - DUAL-CORE - ROUGE XXXX
Plus en détailVOS PREMIERS PAS AVEC TRACENPOCHE
Vos premiers pas avec TracenPoche page 1/16 VOS PREMIERS PAS AVEC TRACENPOCHE Un coup d'oeil sur l'interface de TracenPoche : La zone de travail comporte un script, une figure, un énoncé, une zone d analyse,
Plus en détailFonctions de plusieurs variables
Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme
Plus en détailVision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007
Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses Guillaume Martinez 17 décembre 2007 1 Table des matières 1 Le projet 3 1.1 Objectif................................ 3 1.2 Les choix techniques.........................
Plus en détailBig Data et Graphes : Quelques pistes de recherche
Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université
Plus en détailTRAVAIL ET GESTION DE L EMPLOI?
INDICATIONS COMPLÉMENTAIRES E n s e l i m i t a n t à u n e présentation graphique simple et en insistant sur les déterminants de l'offre et de la demande, on expliquera l'analyse néoclassique du fonctionnement
Plus en détailRapport de statistiques de consultations citoyennes Centre de Justice de Proximité de Québec
Rapport de statistiques de consultations citoyennes Centre de Justice de Proximité de Québec Date du rapport: 13 avril 2015 Couverture du rapport: Avril 2015 Mois Nombre de consultation Avril 2015 13 Total
Plus en détailInitiation à la Programmation en Logique avec SISCtus Prolog
Initiation à la Programmation en Logique avec SISCtus Prolog Identificateurs Ils sont représentés par une suite de caractères alphanumériques commençant par une lettre minuscule (les lettres accentuées
Plus en détailLinked Open Data. Le Web de données Réseau, usages, perspectives. Eric Charton. Eric Charton
Linked Open Data Le Web de données Réseau, usages, perspectives Sommaire Histoire du Linked Open Data Structure et évolution du réseau Utilisations du Linked Open Data Présence sur le réseau LOD Futurs
Plus en détailBig Data et Graphes : Quelques pistes de recherche
Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de
Plus en détailMatrice d accès. Master SEMS, 2013-2014. Pierre Paradinas. October 16, 2013
Matrice d accès Master SEMS, 2013-2014 Pierre Paradinas October 16, 2013 Le Concept de Matrice d Accès ntroduit en 1971 par Butler Lampson Definition On note O, l ensemble des entités objet qui sont impliquées
Plus en détail1171 Notre-Dame Ouest, # 100 Victoriaville, Qc G6P 7L1. Téléphone: (819) 751-0095 Télécopieur: (819) 751-1292
1171 Notre-Dame Ouest, # 100 Victoriaville, Qc G6P 7L1 Téléphone: (819) 751-0095 Télécopieur: (819) 751-1292 DESCRIPTION DES CONNECTEURS DU LBC-WG et RECOMMENDATIONS IMPORTANTES POUR L INSTALLATION Documentation
Plus en détailExemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1
Exemples de problèmes et d applications INF6953 Exemples de problèmes Sommaire Quelques domaines d application Quelques problèmes réels Allocation de fréquences dans les réseaux radio-mobiles Affectation
Plus en détailSOFI Gestion+ Version 5.4. Echanges de données informatiques Spicers Sofi gestion+ Groupements. SOFI Informatique. Actualisé le 10.09.
SOFI Gestion+ SOFI Informatique Version 5.4 Echanges de données informatiques Spicers Sofi gestion+ Groupements Actualisé le 10.09.2004 Table des matières 1. Catalogue et tarifs... 4 1.1 Définition EDI...
Plus en détailUne application de méthodes inverses en astrophysique : l'analyse de l'histoire de la formation d'étoiles dans les galaxies
Une application de méthodes inverses en astrophysique : l'analyse de l'histoire de la formation d'étoiles dans les galaxies Ariane Lançon (Observatoire de Strasbourg) en collaboration avec: Jean-Luc Vergely,
Plus en détailThéorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014. Paul Honeine Université de technologie de Troyes France
Théorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014 Paul Honeine Université de technologie de Troyes France TD-1 Rappels de calculs de probabilités Exercice 1. On dispose d un jeu de 52 cartes
Plus en détailson sont SON HOMOPHONES LES EXERCICES DE FRANÇAIS DU CCDMD www.ccdmd.qc.ca Homophones grammaticaux de catégories différentes
GRAMMATICAUX DE CATÉGORIES DIFFÉRENTES SON HOMOPHONES SONT 1 Homophones grammaticaux de catégories différentes son sont son : sont : déterminant possessif singulier à la 3 e personne. Il fait partie d
Plus en détailRAPPORT AUDIT SEO. Élaboré à l'attention de : Monsieur Greber Élaboré par : Cédric Peinado
- RAPPORT AUDIT SEO Élaboré à l'attention de : Monsieur Greber Élaboré par : Cédric Peinado 17 septembre 2013 Table des matières Optimisation structurelle 2 Optimisation des standards, performances et
Plus en détailClub langue française Quiz. Par Julien COUDERC et Maxence CORDIEZ
Club langue française Quiz Par Julien COUDERC et Maxence CORDIEZ Question 1 Quelle est l'orthographe correcte? 1. J'ai vécu des amours passionnés. 2. J'ai vécu des amoures passionés. 3. J'ai vécu des amours
Plus en détailLe Système d Information Routier
Le Système d Information Routier CONTEXTE DU PROJET : 2004 INSTITUTIONNEL : ACTE II DE LA DECENTRALISATION La loi du 13 août 2004 relative aux libertés et Responsabilités locales a prévu dans le domaine
Plus en détailChapitre 5. Calculs financiers. 5.1 Introduction - notations
Chapitre 5 Calculs financiers 5.1 Introduction - notations Sur un marché économique, des acteurs peuvent prêter ou emprunter un capital (une somme d argent) en contrepartie de quoi ils perçoivent ou respectivement
Plus en détailChap. 3: Le modèle de données entité-association (E.A.)
Chap. 3: Le modèle de données entité-association (E.A.) En anglais: Entity-Relationship (ER) Origines: C.Bachman (1969), P.Chen (1976). Modèle de données > décrire la réalité perçue à travers les données
Plus en détailCalcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes.
1 Définitions, notations Calcul matriciel Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. On utilise aussi la notation m n pour le
Plus en détailLe langage SQL Rappels
Le langage SQL Rappels Description du thème : Présentation des principales notions nécessaires pour réaliser des requêtes SQL Mots-clés : Niveau : Bases de données relationnelles, Open Office, champs,
Plus en détailLA PUISSANCE DES MOTEURS. Avez-vous déjà feuilleté le catalogue d un grand constructeur automobile?
LA PUISSANCE DES MOTEURS Avez-vous déjà feuilleté le catalogue d un grand constructeur automobile? Chaque modèle y est décliné en plusieurs versions, les différences portant essentiellement sur la puissance
Plus en détailUne introduction aux codes correcteurs quantiques
Une introduction aux codes correcteurs quantiques Jean-Pierre Tillich INRIA Rocquencourt, équipe-projet SECRET 20 mars 2008 1/38 De quoi est-il question ici? Code quantique : il est possible de corriger
Plus en détailT de Student Khi-deux Corrélation
Les tests d inférence statistiques permettent d estimer le risque d inférer un résultat d un échantillon à une population et de décider si on «prend le risque» (si 0.05 ou 5 %) Une différence de moyennes
Plus en détailBases de données Cours 5 : Base de données déductives
Cours 5 : ESIL Université de la méditerranée Odile.Papini@esil.univmed.fr http://odile.papini.perso.esil.univmed.fr/sources/bd.html Plan du cours 1 Introduction 2 approche sémantique approche axiomatique
Plus en détailWindows serveur 2012 : Active Directory
Active Directory permet de représenter et de stocker les éléments constitutifs du réseau (les ressources informatiques mais également les utilisateurs) sous formes d'objets, c'est-à-dire un ensemble d'attributs
Plus en détailRaisonnement probabiliste
Plan Raisonnement probabiliste IFT-17587 Concepts avancés pour systèmes intelligents Luc Lamontagne Réseaux bayésiens Inférence dans les réseaux bayésiens Inférence exacte Inférence approximative 1 2 Contexte
Plus en détailPlan du cours 2014-2015. Cours théoriques. 29 septembre 2014
numériques et Institut d Astrophysique et de Géophysique (Bât. B5c) Bureau 0/13 email:.@ulg.ac.be Tél.: 04-3669771 29 septembre 2014 Plan du cours 2014-2015 Cours théoriques 16-09-2014 numériques pour
Plus en détail1. Déterminer l ensemble U ( univers des possibles) et l ensemble E ( événement) pour les situations suivantes.
Corrigé du Prétest 1. Déterminer l ensemble U ( univers des possibles) et l ensemble E ( événement) pour les situations suivantes. a) Obtenir un nombre inférieur à 3 lors du lancer d un dé. U= { 1, 2,
Plus en détailChap 4: Analyse syntaxique. Prof. M.D. RAHMANI Compilation SMI- S5 2013/14 1
Chap 4: Analyse syntaxique 1 III- L'analyse syntaxique: 1- Le rôle d'un analyseur syntaxique 2- Grammaires non contextuelles 3- Ecriture d'une grammaire 4- Les méthodes d'analyse 5- L'analyse LL(1) 6-
Plus en détailCESI Bases de données
CESI Bases de données Introduction septembre 2006 Bertrand LIAUDET EPF - BASE DE DONNÉES - septembre 2005 - page 1 PRÉSENTATION GÉNÉRALE 1. Objectifs généraux L objectif de ce document est de faire comprendre
Plus en détailApprentissage Automatique
Apprentissage Automatique Introduction-I jean-francois.bonastre@univ-avignon.fr www.lia.univ-avignon.fr Définition? (Wikipedia) L'apprentissage automatique (machine-learning en anglais) est un des champs
Plus en détailCONCEPTION Support de cours n 3 DE BASES DE DONNEES
CONCEPTION Support de cours n 3 DE BASES DE DONNEES Auteur: Raymonde RICHARD PRCE UBO PARTIE III. - LA DESCRIPTION LOGIQUE ET PHYSIQUE DES DONNEES... 2 A. Les concepts du modèle relationnel de données...
Plus en détailTable des matières. I Mise à niveau 11. Préface
Table des matières Préface v I Mise à niveau 11 1 Bases du calcul commercial 13 1.1 Alphabet grec...................................... 13 1.2 Symboles mathématiques............................... 14 1.3
Plus en détailTableau de bord des communautés de l Estrie DEUXIÈME ÉDITION INDICATEURS DÉMOGRAPHIQUES ET SOCIOÉCONOMIQUES
Tableau de bord des communautés de l Estrie DEUXIÈME ÉDITION INDICATEURS DÉMOGRAPHIQUES ET SOCIOÉCONOMIQUES Communauté locale de la Vallée de la Missisquoi Nord MRC de Memphrémagog Ce que les chiffres
Plus en détailExercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT
Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT Ces exercices portent sur les items 2, 3 et 5 du programme d informatique des classes préparatoires,
Plus en détailUnité 6. Qu est ce que tu prends au petit au petit déjeuner?
L'amitié Unité 6 Qu est ce que tu prends au petit au petit déjeuner? 1) Ecoute la maîtresse et coche 2) Complète avec : un jus d orange de la confiture un chocolat du beurre du thé un gâteau du café des
Plus en détail6 - Le système de gestion de fichiers F. Boyer, UJF-Laboratoire Lig, Fabienne.Boyer@imag.fr
6 - Le système de gestion de fichiers F. Boyer, UJF-Laboratoire Lig, Fabienne.Boyer@imag.fr Interface d un SGF Implémentation d un SGF Gestion de la correspondance entre la structure logique et la structure
Plus en détailOPEN DATA : CHALLENGES ET PERSPECTIVES D ENTREPOSAGE
OPEN DATA : CHALLENGES ET PERSPECTIVES D ENTREPOSAGE «Journée Open Data» 5 Novembre 2013 Présenté par : Imen Megdiche Directeur de thèse : Pr. Olivier Teste (SIG-IRIT) Co-directeur de thèse : Mr. Alain
Plus en détailInitiation à l algorithmique
Informatique S1 Initiation à l algorithmique procédures et fonctions 2. Appel d une fonction Jacques TISSEAU Ecole Nationale d Ingénieurs de Brest Technopôle Brest-Iroise CS 73862-29238 Brest cedex 3 -
Plus en détail1 les caractères des êtres humains.
Quelques rappels des classes précédentes ACTIVITÉ livre pages 8 et 9 : apprendre le bilan de la page 9 Les êtres vivants sont répartis en espèces. Chaque être vivant est formé de cellules. schéma d une
Plus en détailPeut-on imiter le hasard?
168 Nicole Vogel Depuis que statistiques et probabilités ont pris une large place dans les programmes de mathématiques, on nous propose souvent de petites expériences pour tester notre perception du hasard
Plus en détailCONSEIL. Memo page 2&3. La serrure à mortaiser page 4&5. La serrure en applique pages 6 POSER UNE SERRURE 10.02. Castorama
10.02 POSER UNE SERRURE CONSEIL Castorama Memo page 2&3 La serrure à mortaiser page 4&5 La serrure en applique pages 6 page 1/6 MEMO Ce mémo vous permet de préparer votre chantier sans perdre de temps.
Plus en détailPROBABILITÉS CONDITIONNELLES
PROBABILITÉS CONDITIONNELLES A.FORMONS DES COUPLES Pour la fête de l école, les élèves de CE 2 ont préparé une danse qui s exécute par couples : un garçon, une fille. La maîtresse doit faire des essais
Plus en détailTransducteurs d arbres et (peut-être un peu) apprentissage
Transducteurs d arbres et (peut-être un peu) apprentissage A. Lemay 2006 Taxonomie des transducteurs d arbres Syntax Directed translation (Irons 60) Attributed Tree Transducers (Knuth 68, Fülop 81) Rational
Plus en détailquelque quelque(s) quel(s) que/quelle(s) que quel(s) / quelle(s) qu elle(s)
GRAMMATICAUX DE CATÉGORIES DIFFÉRENTES QUELQUE HOMOPHONES QUELQUE(S) QUEL(S) QUE/QUELLE(S) QUE QUEL(S)/QUELLE(S) QU ELLE(S) 1 Homophones grammaticaux de catégories différentes quelque quelque(s) quel(s)
Plus en détailProgrammation Par Contraintes
Programmation Par Contraintes Cours 2 - Arc-Consistance et autres amusettes David Savourey CNRS, École Polytechnique Séance 2 inspiré des cours de Philippe Baptiste, Ruslan Sadykov et de la thèse d Hadrien
Plus en détailAC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x =
LE NOMBRE D OR Présentation et calcul du nombre d or Euclide avait trouvé un moyen de partager en deu un segment selon en «etrême et moyenne raison» Soit un segment [AB]. Le partage d Euclide consiste
Plus en détailt 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :
Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant
Plus en détailUtiliser Améliorer Prêcher. Introduction à LDAP
Introduction à LDAP Introduction à LDAP Sommaire 2 Sommaire Historique rapide Les concepts LDAP et la gestion d identité Démonstration Autre ressources 2 Historique Historique Historique rapide 4 Historique
Plus en détailBases de données. Chapitre 1. Introduction
Références : Bases de données Pierre Wolper Email : pw@montefiore.ulg.ac.be URL : http : //www.montefiore.ulg.ac.be/~pw/ http : //www.montefiore.ulg.ac.be/ ~pw/cours/bd.html Henry F. Korth, Abraham Silberschatz,
Plus en détailExo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.
Exo7 Matrice d une application linéaire Corrections d Arnaud odin. Exercice Soit R muni de la base canonique = ( i, j). Soit f : R R la projection sur l axe des abscisses R i parallèlement à R( i + j).
Plus en détailTraduction des Langages : Le Compilateur Micro Java
BARABZAN Jean-René OUAHAB Karim TUCITO David 2A IMA Traduction des Langages : Le Compilateur Micro Java µ Page 1 Introduction Le but de ce projet est d écrire en JAVA un compilateur Micro-Java générant
Plus en détailPourquoi l apprentissage?
Pourquoi l apprentissage? Les SE sont basés sur la possibilité d extraire la connaissance d un expert sous forme de règles. Dépend fortement de la capacité à extraire et formaliser ces connaissances. Apprentissage
Plus en détailJean-Philippe Préaux http://www.i2m.univ-amu.fr/~preaux
Colonies de fourmis Comment procèdent les colonies de fourmi pour déterminer un chemin presque géodésique de la fourmilière à un stock de nourriture? Les premières fourmis se déplacent au hasard. Les fourmis
Plus en détailGénérer du code à partir d une description de haut niveau
Cedric Dumoulin Générer du code à partir d une description de haut niveau Ce projet vise à fournir un environnement de développement permettant de modéliser des UI Android à un haut niveau d abstraction,
Plus en détailExpression des contraintes. OCL : Object C o n t r a i n t L a n g u a g e
P r o b l é m a t i q u e OCL : O b j e c t C o n s t r a i n t L a n g u a g e Le langage de contraintes d UML Les différents diagrammes d UML permettent d exprimer certaines contraintes graphiquement
Plus en détailChapitre 3 : Repères et positionnement 3D
Chapitre 3 : Repères et positionnement 3D Modélisation 3D et Synthèse Fabrice Aubert fabrice.aubert@lifl.fr Master Informatique 2014-2015 F. Aubert (MS2) M3DS/ 3 - Repères et positionnement 3D 2014-2015
Plus en détailPOLITIQUE MUNICIPALE NO. P-008
POLITIQUE MUNICIPALE NO. P-008 POLITIQUE SUR LE SYSTÈME DE SÉCURITÉ AUX INFRASTRUCTURES MUNICIPALES 1. BUT S assurer qu il y a un contrôle sur le nombre de passe-partout sur le système de sécurité de la
Plus en détailintroduction Chapitre 5 Récursivité Exemples mathématiques Fonction factorielle ø est un arbre (vide) Images récursives
introduction Chapitre 5 Images récursives http ://univ-tln.fr/~papini/sources/flocon.htm Récursivité http://www.poulain.org/fractales/index.html Image qui se contient elle-même 1 Exemples mathématiques
Plus en détailBases de Données Relationnelles. Le Modèle Relationnel
Bases de Données Relationnelles Le Modèle Relationnel Le modèle relationnel modèle de niveau logique modèle simple : deux concepts relation (table) attribut (colonne) défini par Ted Codd en 1970 ; prix
Plus en détailI Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème...
TABLE DES MATIÈRES 5 Table des matières I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique................... 13 1.2 Le plan...................................
Plus en détailPlus courts chemins, programmation dynamique
1 Plus courts chemins, programmation dynamique 1. Plus courts chemins à partir d un sommet 2. Plus courts chemins entre tous les sommets 3. Semi-anneau 4. Programmation dynamique 5. Applications à la bio-informatique
Plus en détailQualité du logiciel: Méthodes de test
Qualité du logiciel: Méthodes de test Matthieu Amiguet 2004 2005 Analyse statique de code Analyse statique de code Étudier le programme source sans exécution Généralement réalisée avant les tests d exécution
Plus en détailOCL - Object Constraint Language
OCL - Object Constraint Language Laëtitia Matignon laetitia.matignon@univ-lyon1.fr Département Informatique - Polytech Lyon Université Claude Bernard Lyon 1 2012-2013 Laëtitia Matignon SIMA - OCL - Object
Plus en détailMéthodes d évolution de modèle produit dans les systèmes du type PLM
Résumé de thèse étendu Méthodes d évolution de modèle produit dans les systèmes du type PLM Seyed Hamedreza IZADPANAH Table des matières 1. Introduction...2 2. Approche «Ingénierie Dirigée par les Modèles»
Plus en détail3 ème 2 DÉVELOPPEMENT FACTORISATIONS ET IDENTITÉS REMARQUABLES 1/5 1 - Développements
3 ème 2 DÉVELOPPEMENT FACTORISATIONS ET IDENTITÉS REMARQUABLES 1/5 1 - Développements Développer une expression consiste à transformer un produit en une somme Qu est-ce qu une somme? Qu est-ce qu un produit?
Plus en détailJeux mathématiques en maternelle. Activités clés. Jeu des maisons et des jardins (Yvette Denny PEMF)
Activités clés NIVEAU : PS/MS Jeu des maisons et des jardins (Yvette Denny PEMF) Compétences Construire les premiers nombres dans leur aspect cardinal Construire des collections équipotentes Situation
Plus en détailSouad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/
Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation
Plus en détailThéorie et codage de l information
Théorie et codage de l information Les codes linéaires - Chapitre 6 - Principe Définition d un code linéaire Soient p un nombre premier et s est un entier positif. Il existe un unique corps de taille q
Plus en détailSystèmes de transmission
Systèmes de transmission Conception d une transmission série FABRE Maxime 2012 Introduction La transmission de données désigne le transport de quelque sorte d'information que ce soit, d'un endroit à un
Plus en détailCours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables
Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........
Plus en détail