Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Subject "natural language processing"

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  • Compression in Sequence to Sequence Learning for Natural Language Processing 

    Prato, Gabriele (2020-03-25)
    Dans ce travail, nous proposons une méthode presque sans perte d’information pour encoder de longues séquences de texte ainsi que toutes leurs sous-séquences en des représentations riches en information. Nous testons notre méthode sur une tâche d’analyse ...

  • Méthodes d'évaluation en extraction d'information ouverte 

    Lamarche, Fabrice (2023-11-01)
    L’extraction d’information ouverte (OIE) est un domaine du traitement des langues naturelles qui a pour but de présenter les informations contenues dans un texte dans un format régulier permettant d’organiser, d’analyser et de réfléchir ces informations. ...

  • Neural approaches to dialog modeling 

    Sankar, Chinnadhurai (2020-12-16)
    Cette thèse par article se compose de quatre articles qui contribuent au domaine de l’apprentissage profond, en particulier dans la compréhension et l’apprentissage des ap- proches neuronales des systèmes de dialogue. Le premier article fait un pas ...

  • On iterated learning for task-oriented dialogue 

    Singhal, Soumye (2022-03-16)
    Dans le traitement de langue et des système de dialogue, il est courant de pré-entraîner des modèles de langue sur corpus humain avant de les affiner par le biais d'un simulateur et de résolution de tâches. Malheuresement, ce type d'entrainement tend ...

  • Personal information prediction from written texts 

    Bibi, Khalil (2020-06-04)
    La détection de la paternité textuelle est un domaine de recherche qui existe depuis les années 1960. Il consiste à prédire l’auteur d’un texte en se basant sur d’autres textes dont les auteurs sont connus. Pour faire cela, plusieurs traits sur le style ...

  • Recurrent neural models and related problems in natural language processing 

    Zhang, Saizheng (2019-10-30)
    Le réseau de neurones récurrent (RNN) est l’un des plus puissants modèles d’apprentissage automatique spécialis és dans la capture des variations temporelles et des dépendances de données séquentielles. Grâce à la résurgence de l’apprentissage en ...

  • Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet 

    Léchelle, William (2014-09-29)
    Dans la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels, couvrant ...

  • Utilisation du plongement du domaine pour l’adaptation non supervisée en traduction automatique 

    Frenette, Xavier (2022-03-16)
    L'industrie de la traduction utilise de plus en plus des modèles de traduction automatique. Des modèles dits « universels » sont capables d'obtenir de bonnes performances lorsqu'évalués sur un large ensemble de domaines, mais leurs performances sont ...