J'imagine que des millions de personnes y ont pensé avant, mais au vu des problèmes très difficiles que posent les correcteurs de grammaire "algorithmiques", est-ce qu'il ne serait pas plus efficace d'utiliser des IA connectées à des bases de données et entrainées sur un corpus lexical représentatif de la langue (des milliers de livres, par exemple) pour détecter les erreurs, indiquer les tournures douteuses, et lever les ambiguités? La différence entre "Il est conseiller à la mairie" et "Il est aller à la mairie", c'est surtout un rapport de 10000:1 sur Google, par exemple. C'est comme ça que notre cerveau fonctionne, les bouts de phrase semblent "naturels" quand on les a lus des centaines de fois. Si, au moment de l'analyse syntaxique de la phrase, il était possible de se concentrer sur les tournures inhabituelles, ça permettrait de réduire énormément le taux de faux positifs.
# IA
Posté par arnaudus . En réponse à la dépêche Grammalecte, correcteur grammatical. Évalué à 10.
J'imagine que des millions de personnes y ont pensé avant, mais au vu des problèmes très difficiles que posent les correcteurs de grammaire "algorithmiques", est-ce qu'il ne serait pas plus efficace d'utiliser des IA connectées à des bases de données et entrainées sur un corpus lexical représentatif de la langue (des milliers de livres, par exemple) pour détecter les erreurs, indiquer les tournures douteuses, et lever les ambiguités? La différence entre "Il est conseiller à la mairie" et "Il est aller à la mairie", c'est surtout un rapport de 10000:1 sur Google, par exemple. C'est comme ça que notre cerveau fonctionne, les bouts de phrase semblent "naturels" quand on les a lus des centaines de fois. Si, au moment de l'analyse syntaxique de la phrase, il était possible de se concentrer sur les tournures inhabituelles, ça permettrait de réduire énormément le taux de faux positifs.