Les modèles linguistiques basés sur les caractères sont des modèles statistiques utilisés principalement dans le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Ces modèles reposent sur l’hypothèse que les caractères sont les éléments atomiques des mots et peuvent donc être utilisés pour prédire avec précision la probabilité qu’un mot donné apparaisse dans une langue.
Les modèles linguistiques basés sur les caractères sont formés sur des corpus de textes (une collection de documents texte) pour apprendre diverses langues et leurs caractéristiques uniques, telles que la présence de certains artefacts ou mots. Au cours de la formation, des modèles linguistiques basés sur les caractères sont ajustés pour déterminer quelle combinaison de caractères et d'autres caractéristiques linguistiques constitue la meilleure combinaison afin de générer les prédictions les plus précises.
Le principal avantage des modèles de langage basés sur les caractères est qu'ils permettent aux développeurs de concevoir des algorithmes plus sophistiqués capables d'identifier des mots ou des expressions dans une langue, ce qui facilite la création d'applications capables de comprendre les entrées en langage naturel. De plus, ces modèles peuvent être utilisés pour créer des applications utilisant le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour des tâches telles que la catégorisation de texte et les systèmes de recommandation basés sur le contenu.
Cependant, les modèles linguistiques basés sur les caractères sont limités par leur dépendance à l'égard de corpus de textes, qui peuvent être difficiles à obtenir et limiter la précision du modèle. De plus, la précision des modèles linguistiques basés sur les caractères peut être affectée par la taille et la qualité des données de formation.
Malgré ces limitations, les modèles de langage basés sur les caractères restent un choix de modèle populaire parmi les développeurs pour les applications qui utilisent le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Cela est dû à leur capacité à détecter avec précision des modèles cachés dans les données textuelles qui peuvent être difficiles à identifier pour les modèles d'apprentissage automatique plus traditionnels.
