Rencontres Algolittéraires

Introduction Générale

• Algolit - ok
• Program = Programme - ok

Oeuvres Algolittéraires

• Oulipo recipes = Recettes Oulipo
• i-could-have-written-that = i-could-have-written-that FR
• The Weekly Address, A model for a politician = The Weekly Address, Un modèle pour un politicien- translated, ok
• In the company of CluebotNG = En compagnie de CluebotNG - decide on link to False Positive page

Explorations Algolittéraires

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

• CHARNN text generator = Générateur de texte CHARNN - ok
• You shall know a word by the company it keeps = Vous connaîtrez un mot par la compagnie qu'il tient

Comment la machine lit: dissection des réseaux neuronaux

Ensemble de données

• Many many words = Beaucoup, beaucoup de mots
• The data (e)speaks = La donnée (e)parle - needs to be completed

Ensembles de données publics communs

• Common Crawl = Common Crawl FR
• WikiHarass = WikiHarass FR

Ensembles de données Algolittéraires

• Frankenstein = Frankenstein FR
• Learning from Deep Learning = Apprendre de l'apprentissage profond
• nearbySaussure
• astroBlackness

Des mots aux nombres

• A Bag of Words = Un sac de mots
• A One Hot Vector = Un vecteur one-hot - ok

Exploration de paysages Multidimensionnels: le plongement lexical

• About Word embeddings = Sur le plongement lexical
• Crowd Embeddings = Crowd Embeddings FR

Différents portraits du plongement lexical

• Word embedding Projector = Projecteur de plongement lexical
• The GloVe Reader = Le Lecteur GloVe - Decide on Link to GloVe page...

Inspection de la technique

• word2vec_basic.py = word2vec_basic.py FR - ok
• Reverse Algebra = Algèbre Inversée - ok

Comment une machine pourrait parler

• We Are A Sentiment Thermometer = Nous sommes un thermomètre sentimental

Sources

• Algoliterary Toolkit = Boîte à outils Algolittéraire
• Algoliterary Bibliography = Bibliographie Algolittéraire