Le nombre d’itérations et les temps de traduction, Greedy 5.2.5 Le nombre d’itérations et les temps de traduction Nous avons utilisé notre algorithme pour traduire 2376 phrases dont la longueur n’excédait pas 30 mots (français). La figure 33 montre le nombre d’itérations (moyen) effectué en fonction du nombre de mots de la phrase à traduire. […]
Le nombre d’itérations et les temps de traduction, Greedy Read More »
Implémentation des opérations, Algorithme de recherche Greedy 5.2.3 Implémentation des opérations Nous utilisons les logarithmes (à base deux) pour remplacer les probabilités du score IBM2 (voir équation 5.7) et nous faisons des factorisations afin de simplifier les calculs et éviter certains termes à chaque modification d’alignement. (5.10) La première opération que nous avons considérée est
Implémentation des opérations, Algorithme de recherche Greedy Read More »
Algorithme de recherche “Greedy” : Principe et Description 5.2 L’algorithme de recherche “Greedy” 5.2.1 Principe L’idée de l’algorithme “greedy” est d’appliquer un ensemble d’opérations en vu d’améliorer, au sens des modèles, une traduction initiale. L’idée a été proposée par [Germann U. et al, 2001] dans le cadre d’un modèle IBM4. Cette idée sacrifie l’exhaustivité de l’exploration
Algorithme de recherche “Greedy” : Principe et Description Read More »
L’algorithme DP : Implémentation et Problèmes rencontrés 5.1.4 Implémentation Entrée : f1…fj…fJ Choisir une longueur maximale : Imax Sélectionner les vocabulaires actifs. Initialiser la table de recherche Space Pour toutes les positions cibles i=1,2,…,Imax . Pour toutes les positions sources j=1,…J . . Pour toutes les hypothèses H dans Space(i,j) . . . cv=couverture de l’hypothèse.
L’algorithme DP : Implémentation et Problèmes rencontrés Read More »
Décodage, l’algorithme DP : principe, description et filtrage Chapitre 5 : Décodage Nous avons abordé dans les sections précédentes le problème de l’entraînement des modèles. Nous nous concentrons dans ce chapitre sur le troisième problème de la traduction statistique « le décodage ». Nous expérimentons, ici des décodeurs traduisant du français vers l’anglais, bien qu’en principe, les modèles utilisés sont
Décodage, l’algorithme DP : principe, description et filtrage Read More »
Comparaison entre RMTTK et GIZA, logiciels de la traduction 4.7 Une comparaison entre RMTTK et GIZA Pour mettre à l’épreuve notre modèle, nous le comparons avec RMTTK (RALI Machine Translation Toolkit), un package offrant l’entraînement des modèles 1 et 2 implémenté au RALI depuis quelques années. Ainsi, nous avons exécuté les 2 logiciels du RMTTK
Comparaison entre RMTTK et GIZA, logiciels de la traduction Read More »
3.4 L’exemple du japon Le m-commerce commence tout juste à prendre place dans le paysage économique français. Au japon, c’est une réalité depuis quelques années déjà comme le montrent les chiffres suivants. Selon le Nomura Research Institute (www.nri.co.jp/english/) en 2007, le commerce sur terminaux mobiles était estimé à 715 milliards de yens (4,55 milliards d´euros)
Le marketing mobile (m-commerce) : l’exemple du japon Read More »
Le m-commerce aujourd’hui en France, Marketing prédictif 3. Marketing prédictif, quelles opportunités pour le m-commerce ? 3.1 Le m-commerce aujourd’hui en France 3.2 Premières initiatives sur le marché de la téléphonie mobile français 3.3 Les freins et nouvelles opportunités 3.4 L’exemple du japon 3.1 Le m-commerce aujourd’hui en France Plusieurs définitions du m-commerce existent. Nous retiendrons
Le m-commerce en France, les freins et nouvelles opportunités Read More »
Mobilité et Marketing prédictif : acteurs et géolocalisation 2. Le marketing prédictif et la mobilité 2.1 Les nouvelles informations que nous procure l’internet mobile 2.2 Les acteurs 2.3 La géolocalisation : les premières applications 2.4 Les autres applications possibles 2.2 Les acteurs Les acteurs du marketing prédictif sont nombreux aujourd’hui et de plus en plus de
Mobilité et Marketing prédictif : acteurs, géolocalisation et applications Read More »
Étude d’un projet d’investissement, la location meublée 4) Étude d’un projet d’investissement Pour comprendre les impacts financiers du statut du loueur en meublé professionnel sur la rentabilité d’un investissement, nous allons entreprendre l’examen d’un cas type, tel qu’il peut se présenter aujourd’hui dans l’offre disponible sur le marché des produits packagés. L’investissement proposé consiste en
Étude d’un projet d’investissement, la location meublée Read More »