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Rencontres Algolittéraires: Difference between revisions

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== Á Propos==
 
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==Oeuvres Algolittéraires==
 
==Oeuvres Algolittéraires==
 
Une sélection d'oeuvres de membres d'Algolit présentées précédemment dans d'autres contextes.  
 
Une sélection d'oeuvres de membres d'Algolit présentées précédemment dans d'autres contextes.  
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* [[Oulipo recipes]] = [[Recettes Oulipo]]
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* [[i-could-have-written-that FR]]  
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* [[i-could-have-written-that]] = [[i-could-have-written-that FR]]  
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* [[The Weekly Address, Un modèle pour un politicien]]
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* [[The Weekly Address, A model for a politician]] = [[The Weekly Address, Un modèle pour un politicien]]
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* [[En compagnie de CluebotNG]]  
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* [[In the company of CluebotNG]] = [[En compagnie de CluebotNG]] - decide on link to False Positive page
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==Explorations Algolittéraires==
 
==Explorations Algolittéraires==
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Ce chapitre présenté une partie de la recherche d'Algolit de 2016-2017.  
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Ce chapitre présente une partie de la recherche d'Algolit en 2016-2017.  
 
=== Ce que la machine écrit: mise au point sur la sortie===
 
=== Ce que la machine écrit: mise au point sur la sortie===
 
Deux réseaux neuronaux sont présentés, quels contenus produisent-ils?  
 
Deux réseaux neuronaux sont présentés, quels contenus produisent-ils?  
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* [[CHARNN text generator]] = [[Générateur de texte CHARNN]]  
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* [[You shall know a word by the company it keeps]] = [[Vous connaîtrez un mot par la compagnie qu'il tient]]
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===Comment la machine lit: dissection des réseaux neuronaux===
 
===Comment la machine lit: dissection des réseaux neuronaux===
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====Ensemble de données ====
 
====Ensemble de données ====
 
Travailler avec des réseaux neuronaux inclut la collection de grandes quantités de données pour l'entraînement. Voici une comparaison avec la collection des mots de la Bibliothèque de St-Gilles.
 
Travailler avec des réseaux neuronaux inclut la collection de grandes quantités de données pour l'entraînement. Voici une comparaison avec la collection des mots de la Bibliothèque de St-Gilles.
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* [[Many many words]] = [[Beaucoup, beaucoup de mots]]  
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=====Ensembles de données publics=====
 
=====Ensembles de données publics=====
 
Les ensembles de données publics les plus utilisées sont rassemblés sur [https://aws.amazon.com/public-datasets/ Amazon].
 
Les ensembles de données publics les plus utilisées sont rassemblés sur [https://aws.amazon.com/public-datasets/ Amazon].
 
Nous avons regardé de près les deux jeux suivants:
 
Nous avons regardé de près les deux jeux suivants:
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* [[Common Crawl]] = [[Common Crawl FR]]
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=====Ensembles de données Algolittéraires =====
 
=====Ensembles de données Algolittéraires =====
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Travailler avec des textes littéraires comme entrées génère une certaine beauté poétique dans la lecture/l'écriture des algorithmes. Voici une petite collection utilisé pour les expérimentations.  
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Travailler avec des textes littéraires comme entrées génère une certaine beauté poétique dans la lecture/l'écriture des algorithmes. Voici une petite collection utilisée pour les expérimentations.  
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* [[The data (e)speaks]] = [[La donnée (e)parle]] - needs to be completed
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* [[La donnée (e)parle]]  
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* [[Frankenstein]] = [[Frankenstein FR]]
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* [[Frankenstein FR]]
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* [[Learning from Deep Learning]] = [[Apprendre de l'apprentissage profond]]
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* [[Apprendre de l'apprentissage profond]]
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* [[nearbySaussure]]  
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* [[PrèsdeSaussure]]  
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* [[astroBlackness]]
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* [[AstroBlackness FR]]
  
 
====Des mots aux nombres ====
 
====Des mots aux nombres ====
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Comme l'apprentissage automatique est basé sur la statistiques et les maths, le texte doit être transformé en nombres afin de pouvoir le travailler. Dans cette section, nous présentons trois techniques de transformation.  
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Comme l'apprentissage automatique est basé sur la statistique et les maths, le texte doit être transformé en nombres afin de pouvoir le travailler. Dans cette section, nous présentons trois techniques de transformation.  
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* [[A Bag of Words]] = [[Un sac de mots]]
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* [[Un sac de mots]]
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* [[A One Hot Vector]] = [[Un vecteur one-hot]]
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* [[Un vecteur one-hot]]
 
* [[Exploration de Paysages Multidimensionels: Sur le plongement lexical]]
 
* [[Exploration de Paysages Multidimensionels: Sur le plongement lexical]]
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* [[Plongement lexical: un cas d'étude]]
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====Exploration de paysages Multidimensionnels: le plongement lexical ====
 
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* [[About Word embeddings]] = [[Sur le plongement lexical]]
 
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* [[Crowd Embeddings]] = [[Crowd Embeddings FR]]  
 
  
 
=====Différents portraits du plongement lexical =====
 
=====Différents portraits du plongement lexical =====
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* [[Word embedding Projector]] = [[Projecteur de plongement lexical]]  
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* [[Projecteur de plongement lexical]]  
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* [[The GloVe Reader]] = [[Le Lecteur GloVe]] - Decide on Link to GloVe page...
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* [[Le Lecteur GloVe]]
  
 
=====Inspection de la technique =====
 
=====Inspection de la technique =====
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* [[word2vec_basic.py]] = [[word2vec_basic.py FR]]  
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* [[word2vec_basic.py FR]]  
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* [[Reverse Algebra]] = [[Algèbre Inversée]]  
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* [[Algèbre Inversée]]
  
 
===Comment une machine pourrait parler ===
 
===Comment une machine pourrait parler ===
 
Si un modèle d'apprentissage automatique pouvait parler, que dirait-il?  
 
Si un modèle d'apprentissage automatique pouvait parler, que dirait-il?  
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* [[We Are A Sentiment Thermometer]] = [[Nous sommes un thermomètre sentimental]]
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* [[Nous sommes un thermomètre sentimental]]
  
 
== Sources ==
 
== Sources ==
 
Les scripts que nous avons utilisés et une sélection de textes qui nous ont accompagnés.
 
Les scripts que nous avons utilisés et une sélection de textes qui nous ont accompagnés.
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* [[Algoliterary Toolkit]] = [[Boîte à outils Algolittéraire]]
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* [[Boîte à outils Algolittéraire]]
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* [[Algoliterary Bibliography]] = [[Bibliographie Algolittéraire]]
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* [[Bibliographie Algolittéraire]]

Latest revision as of 15:23, 2 November 2017

Á Propos

Oeuvres Algolittéraires

Une sélection d'oeuvres de membres d'Algolit présentées précédemment dans d'autres contextes.

Explorations Algolittéraires

Ce chapitre présente une partie de la recherche d'Algolit en 2016-2017.

Ce que la machine écrit: mise au point sur la sortie

Deux réseaux neuronaux sont présentés, quels contenus produisent-ils?

Comment la machine lit: dissection des réseaux neuronaux

Ensemble de données

Travailler avec des réseaux neuronaux inclut la collection de grandes quantités de données pour l'entraînement. Voici une comparaison avec la collection des mots de la Bibliothèque de St-Gilles.

Ensembles de données publics

Les ensembles de données publics les plus utilisées sont rassemblés sur Amazon. Nous avons regardé de près les deux jeux suivants:

Ensembles de données Algolittéraires

Travailler avec des textes littéraires comme entrées génère une certaine beauté poétique dans la lecture/l'écriture des algorithmes. Voici une petite collection utilisée pour les expérimentations.

Des mots aux nombres

Comme l'apprentissage automatique est basé sur la statistique et les maths, le texte doit être transformé en nombres afin de pouvoir le travailler. Dans cette section, nous présentons trois techniques de transformation.

Différents portraits du plongement lexical
Inspection de la technique

Comment une machine pourrait parler

Si un modèle d'apprentissage automatique pouvait parler, que dirait-il?

Sources

Les scripts que nous avons utilisés et une sélection de textes qui nous ont accompagnés.

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