Avril 2019


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Jeudi 4 Avril
Heure: 13:30 - 14:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Apprentissage automatique à partir de données complexes et dynamiques: Application aux données textuelles
Description: Parisa RASTIN Les données actuelles sont de plus en plus variées et complexes et il est en général nécessaire d’adapter les algorithmes d’analyse à chaque type de description des données. Les algorithmes d’apprentissage devraient cependant pouvoir être fonctionnels quel que soit le type des données et la métrique choisie. Nous présentons dans cet exposé un algorithme de clustering relationnel basée sur le système de Coordonnées Barycentriques pour homogénéiser la représentation des objets et des prototypes et traiter de grands ensembles de données complexes. Dans le système de Coordonnées Barycentriques, l’espace de représentation est défini par un ensemble unique de points de support choisis parmi les objets de la base d'apprentissage. La définition d’un prototype correspond au calcul d’un objet dans l’espace barycentrique. À partir de ces approches, nous proposons un algorithme d'apprentissage basé sur un réseau de neurones artificiel défini dans l'espace barycentrique, adapté aux flux de données textuelles et permettant un suivit dynamique de l'évolution des données au cours du temps. Nous présenterons une applications concrètes sur l’extraction de domaines d’intérêt extraits d’URLS à partir de trace de navigation en ligne.
Mercredi 17 Avril
Heure: 14:30 - 15:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Résumé de texte translingue par compression
Description: José Manuel Torres-Moreno Le Résumé Translingue de Textes (RTT) vise à générer un résumé dans une langue autre que le document source.

Plus précisément, le RTT consiste à analyser un document dans une langue source pour en extraire sa signification, puis à générer un résumé court, informatif et correct dans une langue cible.

Ce processus peut être divisé en deux processus principaux : le résumé et la traduction. Processus souvent antagonistes.

Nous avons développé un cadré expérimentale pour générer des résumés translingues de documents en anglais, français, portugais, espagnol vers {anglais, français}.

Nous avons utilisé des applications du TALN (résumé par extraction, similarité de phrases, compression de phrases et fusion multi-phrases) et des approches neuronales pour construire nos modèles de RTT.

Cette présentation sera ciblée sur les techniques et les résultats obtenus lors de nos expériences.
Jeudi 18 Avril
Heure: 12:15 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Analyse de sentiment sur les réseaux sociaux
Description: Mohamed Quafafou