5 resultados para Optimizing Compilation
em Université de Montréal
Resumo:
Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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La description des termes dans les ressources terminologiques traditionnelles se limite à certaines informations, comme le terme (principalement nominal), sa définition et son équivalent dans une langue étrangère. Cette description donne rarement d’autres informations qui peuvent être très utiles pour l’utilisateur, surtout s’il consulte les ressources dans le but d’approfondir ses connaissances dans un domaine de spécialité, maitriser la rédaction professionnelle ou trouver des contextes où le terme recherché est réalisé. Les informations pouvant être utiles dans ce sens comprennent la description de la structure actancielle des termes, des contextes provenant de sources authentiques et l’inclusion d’autres parties du discours comme les verbes. Les verbes et les noms déverbaux, ou les unités terminologiques prédicatives (UTP), souvent ignorés par la terminologie classique, revêtent une grande importance lorsqu’il s’agit d’exprimer une action, un processus ou un évènement. Or, la description de ces unités nécessite un modèle de description terminologique qui rend compte de leurs particularités. Un certain nombre de terminologues (Condamines 1993, Mathieu-Colas 2002, Gross et Mathieu-Colas 2001 et L’Homme 2012, 2015) ont d’ailleurs proposé des modèles de description basés sur différents cadres théoriques. Notre recherche consiste à proposer une méthodologie de description terminologique des UTP de la langue arabe, notamment l’arabe standard moderne (ASM), selon la théorie de la Sémantique des cadres (Frame Semantics) de Fillmore (1976, 1977, 1982, 1985) et son application, le projet FrameNet (Ruppenhofer et al. 2010). Le domaine de spécialité qui nous intéresse est l’informatique. Dans notre recherche, nous nous appuyons sur un corpus recueilli du web et nous nous inspirons d’une ressource terminologique existante, le DiCoInfo (L’Homme 2008), pour compiler notre propre ressource. Nos objectifs se résument comme suit. Premièrement, nous souhaitons jeter les premières bases d’une version en ASM de cette ressource. Cette version a ses propres particularités : 1) nous visons des unités bien spécifiques, à savoir les UTP verbales et déverbales; 2) la méthodologie développée pour la compilation du DiCoInfo original devra être adaptée pour prendre en compte une langue sémitique. Par la suite, nous souhaitons créer une version en cadres de cette ressource, où nous regroupons les UTP dans des cadres sémantiques, en nous inspirant du modèle de FrameNet. À cette ressource, nous ajoutons les UTP anglaises et françaises, puisque cette partie du travail a une portée multilingue. La méthodologie consiste à extraire automatiquement les unités terminologiques verbales et nominales (UTV et UTN), comme Ham~ala (حمل) (télécharger) et taHmiyl (تحميل) (téléchargement). Pour ce faire, nous avons adapté un extracteur automatique existant, TermoStat (Drouin 2004). Ensuite, à l’aide des critères de validation terminologique (L’Homme 2004), nous validons le statut terminologique d’une partie des candidats. Après la validation, nous procédons à la création de fiches terminologiques, à l’aide d’un éditeur XML, pour chaque UTV et UTN retenue. Ces fiches comprennent certains éléments comme la structure actancielle des UTP et jusqu’à vingt contextes annotés. La dernière étape consiste à créer des cadres sémantiques à partir des UTP de l’ASM. Nous associons également des UTP anglaises et françaises en fonction des cadres créés. Cette association a mené à la création d’une ressource terminologique appelée « DiCoInfo : A Framed Version ». Dans cette ressource, les UTP qui partagent les mêmes propriétés sémantiques et structures actancielles sont regroupées dans des cadres sémantiques. Par exemple, le cadre sémantique Product_development regroupe des UTP comme Taw~ara (طور) (développer), to develop et développer. À la suite de ces étapes, nous avons obtenu un total de 106 UTP ASM compilées dans la version en ASM du DiCoInfo et 57 cadres sémantiques associés à ces unités dans la version en cadres du DiCoInfo. Notre recherche montre que l’ASM peut être décrite avec la méthodologie que nous avons mise au point.
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Les métaheuristiques sont très utilisées dans le domaine de l'optimisation discrète. Elles permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, pour des problèmes qui sont de grande taille, complexes, et difficiles à résoudre. Souvent, les métaheuristiques ont beaucoup de paramètres que l’utilisateur doit ajuster manuellement pour un problème donné. L'objectif d'une métaheuristique adaptative est de permettre l'ajustement automatique de certains paramètres par la méthode, en se basant sur l’instance à résoudre. La métaheuristique adaptative, en utilisant les connaissances préalables dans la compréhension du problème, des notions de l'apprentissage machine et des domaines associés, crée une méthode plus générale et automatique pour résoudre des problèmes. L’optimisation globale des complexes miniers vise à établir les mouvements des matériaux dans les mines et les flux de traitement afin de maximiser la valeur économique du système. Souvent, en raison du grand nombre de variables entières dans le modèle, de la présence de contraintes complexes et de contraintes non-linéaires, il devient prohibitif de résoudre ces modèles en utilisant les optimiseurs disponibles dans l’industrie. Par conséquent, les métaheuristiques sont souvent utilisées pour l’optimisation de complexes miniers. Ce mémoire améliore un procédé de recuit simulé développé par Goodfellow & Dimitrakopoulos (2016) pour l’optimisation stochastique des complexes miniers stochastiques. La méthode développée par les auteurs nécessite beaucoup de paramètres pour fonctionner. Un de ceux-ci est de savoir comment la méthode de recuit simulé cherche dans le voisinage local de solutions. Ce mémoire implémente une méthode adaptative de recherche dans le voisinage pour améliorer la qualité d'une solution. Les résultats numériques montrent une augmentation jusqu'à 10% de la valeur de la fonction économique.