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Cet article a précédemment été publié par la Supreme Court Law Review (Second Series).

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Commentaire / Commentary

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Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace de représentation est appelé sémantique si des entités jugées similaires par un être humain, ont leur similarité préservée dans cet espace. La première publication présente un enchaînement de méthodes d’apprentissage incluant plusieurs techniques d’apprentissage non supervisé qui nous a permis de remporter la compétition “Unsupervised and Transfer Learning Challenge” en 2011. Le deuxième article présente une manière d’extraire de l’information à partir d’un contexte structuré (177 détecteurs d’objets à différentes positions et échelles). On montrera que l’utilisation de la structure des données combinée à un apprentissage non supervisé permet de réduire la dimensionnalité de 97% tout en améliorant les performances de reconnaissance de scènes de +5% à +11% selon l’ensemble de données. Dans le troisième travail, on s’intéresse à la structure apprise par les réseaux de neurones profonds utilisés dans les deux précédentes publications. Plusieurs hypothèses sont présentées et testées expérimentalement montrant que l’espace appris a de meilleures propriétés de mixage (facilitant l’exploration de différentes classes durant le processus d’échantillonnage). Pour la quatrième publication, on s’intéresse à résoudre un problème d’analyse syntaxique et sémantique avec des réseaux de neurones récurrents appris sur des fenêtres de contexte de mots. Dans notre cinquième travail, nous proposons une façon d’effectuer de la recherche d’image ”augmentée” en apprenant un espace sémantique joint où une recherche d’image contenant un objet retournerait aussi des images des parties de l’objet, par exemple une recherche retournant des images de ”voiture” retournerait aussi des images de ”pare-brises”, ”coffres”, ”roues” en plus des images initiales.

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Jésus de Nazareth accordait beaucoup d’importance à la commensalité, au point de faire du repas en commun le contexte particulier du double geste sur le pain et le vin accompli à la dernière Cène. Après avoir été réitéré dans son contexte d’origine par plusieurs générations de chrétiens, le rappel de la Cène s’est ensuite complètement dissocié du contexte d’un repas. Le terme koinwnia utilisé au verset 2,42 du livre des Actes des apôtres désigne-t-il ce repas communautaire autour duquel se déroulaient les rassemblements chrétiens? Grâce à une analyse structurelle réalisée en entonnoir sur les chapitres 2 à 5 du livre des Actes, le présent mémoire met en relief l’importance des repas communautaires dans la vie de la communauté primitive, tout en montrant que le terme koinwnia a un sens plus étendu que le seul repas en commun, mais tout aussi concret et actif que les trois autres éléments énumérés au verset 2,42.

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Dans ce mémoire, nous examinons certaines propriétés des représentations distribuées de mots et nous proposons une technique pour élargir le vocabulaire des systèmes de traduction automatique neurale. En premier lieu, nous considérons un problème de résolution d'analogies bien connu et examinons l'effet de poids adaptés à la position, le choix de la fonction de combinaison et l'impact de l'apprentissage supervisé. Nous enchaînons en montrant que des représentations distribuées simples basées sur la traduction peuvent atteindre ou dépasser l'état de l'art sur le test de détection de synonymes TOEFL et sur le récent étalon-or SimLex-999. Finalament, motivé par d'impressionnants résultats obtenus avec des représentations distribuées issues de systèmes de traduction neurale à petit vocabulaire (30 000 mots), nous présentons une approche compatible à l'utilisation de cartes graphiques pour augmenter la taille du vocabulaire par plus d'un ordre de magnitude. Bien qu'originalement développée seulement pour obtenir les représentations distribuées, nous montrons que cette technique fonctionne plutôt bien sur des tâches de traduction, en particulier de l'anglais vers le français (WMT'14).

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Cette thèse commence comme une simple question en réponse au modèle du « parfait flâneur » que Baudelaire a élaboré dans Le peintre de la vie moderne (1853): un flâneur peut-il être imparfait? Je suggère trois interprétations possibles du mot « imparfait ». Il permet d’abord de sortir le flâneur du strict contexte du Paris du dix-neuvième siècle et permet des traductions imparfaites de personnages dans d’autres contextes. Ensuite, le flâneur déambule dans la dimension « imparfaite » de l’imagination fictionnelle – une dimension comparable à l’image anamorphique du crâne dans la peinture Les ambassadeurs de Holbein. Enfin, il réfère à l’imparfait conjugué, « l’imparfait flâneur » peut rappeler le personnage antihéroïque de l’humain dont l’existence est banale et inachevée, comme la phrase « il y avait ». Ces trois visions contribuent à la réinterprétation du flâneur dans le contexte de la fin du vingtième siècle. Mon hypothèse est que l’expérience urbaine du flâneur et la flânerie ne sont possibles que si l’on admet être imparfait(e), qu’on accepte ses imperfections et qu’elles ne nous surprennent pas. Quatre études de romans contemporains et de leurs villes respectives forment les principaux chapitres. Le premier étudie Montréal dans City of forgetting de Robert Majzels. J’examine les façons par lesquelles les personnages itinérants peuvent être considérés comme occupant (ou en échec d’occupation) du Montréal contemporain alors qu’ils sont eux-mêmes délogés. Quant au deuxième chapitre, il se concentre sur le Bombay de Rohinton Mistry dans A fine balance. Mon étude portera ici sur la question de l’hospitalité en relation à l’hébergement et au « dé-hébergement » des étrangers dans la ville. Le troisième chapitre nous amène à Hong-Kong avec la série Feituzhen de XiXi. Dans celle-ci, j’estime que la méthode spéciale de la marelle apparait comme une forme unique de flânerie imparfaite. Le quatrième chapitre étudie Istanbul à travers The black book d’Orhan Pamuk. Inspiré par les notions de « commencement » d’Edward Saïd, mon argumentaire est construit à partir de l’interrogation suivante : comment et quand commence une narration? En lieu de conclusion, j’ai imaginé une conversation entre l’auteur de cette thèse et les personnages de flâneurs imparfaits présents dans les différents chapitres.

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Les moteurs de recherche font partie de notre vie quotidienne. Actuellement, plus d’un tiers de la population mondiale utilise l’Internet. Les moteurs de recherche leur permettent de trouver rapidement les informations ou les produits qu'ils veulent. La recherche d'information (IR) est le fondement de moteurs de recherche modernes. Les approches traditionnelles de recherche d'information supposent que les termes d'indexation sont indépendants. Pourtant, les termes qui apparaissent dans le même contexte sont souvent dépendants. L’absence de la prise en compte de ces dépendances est une des causes de l’introduction de bruit dans le résultat (résultat non pertinents). Certaines études ont proposé d’intégrer certains types de dépendance, tels que la proximité, la cooccurrence, la contiguïté et de la dépendance grammaticale. Dans la plupart des cas, les modèles de dépendance sont construits séparément et ensuite combinés avec le modèle traditionnel de mots avec une importance constante. Par conséquent, ils ne peuvent pas capturer correctement la dépendance variable et la force de dépendance. Par exemple, la dépendance entre les mots adjacents "Black Friday" est plus importante que celle entre les mots "road constructions". Dans cette thèse, nous étudions différentes approches pour capturer les relations des termes et de leurs forces de dépendance. Nous avons proposé des méthodes suivantes: ─ Nous réexaminons l'approche de combinaison en utilisant différentes unités d'indexation pour la RI monolingue en chinois et la RI translinguistique entre anglais et chinois. En plus d’utiliser des mots, nous étudions la possibilité d'utiliser bi-gramme et uni-gramme comme unité de traduction pour le chinois. Plusieurs modèles de traduction sont construits pour traduire des mots anglais en uni-grammes, bi-grammes et mots chinois avec un corpus parallèle. Une requête en anglais est ensuite traduite de plusieurs façons, et un score classement est produit avec chaque traduction. Le score final de classement combine tous ces types de traduction. Nous considérons la dépendance entre les termes en utilisant la théorie d’évidence de Dempster-Shafer. Une occurrence d'un fragment de texte (de plusieurs mots) dans un document est considérée comme représentant l'ensemble de tous les termes constituants. La probabilité est assignée à un tel ensemble de termes plutôt qu’a chaque terme individuel. Au moment d’évaluation de requête, cette probabilité est redistribuée aux termes de la requête si ces derniers sont différents. Cette approche nous permet d'intégrer les relations de dépendance entre les termes. Nous proposons un modèle discriminant pour intégrer les différentes types de dépendance selon leur force et leur utilité pour la RI. Notamment, nous considérons la dépendance de contiguïté et de cooccurrence à de différentes distances, c’est-à-dire les bi-grammes et les paires de termes dans une fenêtre de 2, 4, 8 et 16 mots. Le poids d’un bi-gramme ou d’une paire de termes dépendants est déterminé selon un ensemble des caractères, en utilisant la régression SVM. Toutes les méthodes proposées sont évaluées sur plusieurs collections en anglais et/ou chinois, et les résultats expérimentaux montrent que ces méthodes produisent des améliorations substantielles sur l'état de l'art.