Rencontres Algolittéraires

Á Propos

• Un Itinéraire Algolittéraire
• Program = Programme

Oeuvres Algolittéraires

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

• 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
• In the company of CluebotNG = En compagnie de CluebotNG - decide on link to False Positive page

Explorations Algolittéraires

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

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

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

• CHARNN text generator = Générateur de texte CHARNN
• 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

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.

• Many many words = Beaucoup, beaucoup de mots

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:

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

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 utilisé pour les expérimentations.

• The data (e)speaks = La donnée (e)parle - needs to be completed
• Frankenstein = Frankenstein FR
• Learning from Deep Learning = Apprendre de l'apprentissage profond
• nearbySaussure
• astroBlackness

Des mots aux nombres

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.

• A Bag of Words = Un sac de mots
• A One Hot Vector = Un vecteur one-hot
• Exploration de Paysages Multidimensionels: Sur le plongement lexical
• Plongement lexical: un cas d'étude

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
• Reverse Algebra = Algèbre Inversée

Comment une machine pourrait parler

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

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

Sources

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

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