Les principaux développements récents en linguistique de la perception des textes sont l’utilisation de technologies de l’intelligence artificielle (IA) pour étudier la perception des textes, des modèles cognitifs de perception, des modèles de perception basés sur des réseaux neuronaux, et des modèles de perception basés sur des corpus de données.
L’utilisation de l’IA pour étudier la perception des textes a permis aux chercheurs de mieux comprendre le processus de perception et de mieux développer des systèmes d’analyse automatique des textes. Par exemple, des modèles de réseaux neuronaux profonds (DNN) basés sur l’apprentissage automatique sont utilisés pour analyser et comprendre le contenu des textes. Ces modèles peuvent être appliqués à des problèmes tels que l’analyse de sentiments, l’extraction d’informations, la détection de tendances et la classification de documents.
Des modèles cognitifs de perception sont également utilisés pour étudier la perception des textes. Ces modèles sont basés sur des principes psychologiques et prennent en compte des facteurs tels que la perception visuelle, la mémoire et l’attention. Ces modèles peuvent être utilisés pour mieux comprendre comment les lecteurs interprètent et comprennent les textes.
Enfin, des modèles de perception basés sur des corpus de données sont également utilisés pour étudier la perception des textes. Ces modèles peuvent être utilisés pour créer des systèmes d’analyse automatique des textes qui peuvent être utilisés pour l’analyse des sentiments, l’extraction d’informations, la détection de tendances et la classification de documents. Ces modèles peuvent également être utilisés pour mieux comprendre comment les lecteurs interprètent et comprennent les textes.
