S=?utf-8?Q?=C3=A9minaire_13_mars_2014_-_Math=C3=A9matiques_?=et Linguistique - Nanterre

[mostefa harkat]

Cher collègue
Je suis professeur de linguistique à l'université d'Alger, formation initiale mathématiques. Nous avons organisé à Alger un colloque similaire au vôtre et comptons en organiser prochainement d'autres en invitant des chercheurs étrangers.
Je serais demain à Paris pour cinq jours. Peut-être pourrons-nous discuter de notre éventuelle collaboration jeudi au cours du séminaire.
Merci de me confirmer la réception de ce mail.
Cordialement 
Mostefa Harkat.



Le Lundi 10 mars 2014 17h28, "christopheparisse at gmail.com" <christopheparisse at gmail.com> a écrit :
  
  
Bonjour

Vous êtes tous cordialement invités au séminaire de Mathématiques et de Linguistique des laboratoires Modyco et Modal'X de l'Université Paris Ouest Nanterre qui tiendra sa quatrième séance:

le jeudi 13 mars 2014.
de 10h à 12h
en salle MODAL'X (Nanterre G E27).

La matinée verra une présentation de Sharon Goldwater pour la partie mathématiques et de Mélanie Zetlaoui pour la partie linguistique.

Les instructions pour se rendre au séminaire se trouvent à la page :
http://www.modyco.fr/modyco/seminaire-ling-math.html

Présentation de la matinée:
13 mars 2014 :

Linguistique: Sharon Goldwater – University of EdinburghModeling 'Bootstrapping' in Language Acquisition: A Probabilistic Approach
The term "bootstrapping" appears frequently in the literature on child language acquisition, but is often defined vaguely (if at all) and can mean different things to different people. In this talk, I define bootstrapping as the use of structured correspondences between different levels of linguistic structure as a way to aid learning, and discuss how probabilistic models can be used to investigate the nature of these correspondences and how they might help the child learner. I will discuss two specific examples, showing 1) that using correspondences between acoustic and syntactic information can help with syntactic learning ("prosodic bootstrapping") and 2) that using correspondences between syntactic and semantic information in a joint learning model can help with learning both syntax and semantics while also simulating important findings from the child language acquisition literature.

Mathématiques: Mélanie Zetlaoui – Université Paris Ouest Nanterre - Méthodes de classification et de régression avec les arbres de décision


Cordialement

Christophe Parisse  
 
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