Semantus

Mode Classique :
On te donne le 1000ème mot le plus proche et fais ton chemin jusqu'au mot caché.

Mode Clap :
On te donne le résumé d'un film avec les mots importants cachés. Propose des mots, les mots proches dans le résumé s'affichent. Le but est de trouver le titre français exact du film.

Mode Flash :
Cette fois on te donne le mot, tu dois trouver des mots dans le top 1000 des mots les plus proches et totaliser le plus de points en 2 minutes.

Mode Link :
On te donne le premier et le dernier mot d'une séquence de 4 mots. Trouve les deux mots manquants de manière à avoir un lien fort entre chaque paire de mots voisins. Il y a plusieurs solutions ! Trouve le lien le plus fort.

Explications :
Dans la discipline du NLP (natural language programming en anglais, ou traitement du langage naturel), sous discipline du machine learning qui traite du langage, il est pratique de représenter les mots par des vecteurs de grande dimension. Ces vecteurs ne représentent pas grand chose, mais la distance entre ces vecteurs renseigne sur la proximité entre les mots. On entraine alors un algorithme de deep learning sur une très grande base de donnée, constituée d'une collection de textes d'un même langage (merci internet). Le modèle ainsi entrainé permet d'associer un vecteur à un mot. Des mots qui apparaissent souvent proches l'un de l'autre dans un texte vont être représentés par des vecteurs ayant une distance proche. Cela ne veux pas dire pour autant que les mots ont un sense proche ni même qu'ils font parti du même champ lexical !

Données :
* Modèle de vectorisation de mots : https://fauconnier.github.io/#data
* Liste de mots français avec fréquences et lemmes : http://www.lexique.org/shiny/openlexicon/
* Base de donnée de films : https://www.themoviedb.org/

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