Syntaxe / sémantique

• Structures syntaxiques
• Méthodes et techniques d’analyse syntaxique automatique
• Utilisation d’un analyseur syntaxique (en Python : spaCy) et applications
• Ressources de sémantique lexicale (WordNet, FrameNet, PropBank)
• Plongements lexicaux (word embeddings) statiques et contextuels, similarité sémantique
• Analyse sémantique automatique en AMR (Abstract Meaning Representation)
• Utilisation d’un analyseur sémantique AMR (en Python : amrlib)

Compréhension des structures syntaxiques syntagmatiques et de dépendances, des techniques d’analyse syntaxique automatique, des plongements lexicaux, des ressources de sémantique lexicale, et des représentation sémantique en AMR.

• Concepts de base en linguistique (morphologie, syntaxe, sémantique)
• Connaissances de base en algorithmique et structures de données, et en programmation (Python)
• Concepts de base en apprentissage automatique supervisé (classification

Examen écrit et rendu de projet

• Compréhension de ce que sont les analyseurs syntaxiques et sémantiques, et de leur utilité dans des applications de TAL
• Capacité à exploiter en pratique ces analyseurs (programmation en Python)
• Compréhension des ressources de sémantique lexicale, des plongements lexicaux via les modèles de langage pré-entraînés, et de leur utilité dans des applications de TAL