Transformation by example

La transformation de modèles consiste à transformer un modèle source en un modèle cible conformément à des méta-modèles source et cible. Nous distinguons deux types de transformations. La première est exogène où les méta-modèles source et cible représentent des formalismes différents et où tous les éléments du modèle source sont transformés. Quand elle concerne un même formalisme, la transformation est endogène. Ce type de transformation nécessite généralement deux étapes : l’identification des éléments du modèle source à transformer, puis la transformation de ces éléments. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions liées à ces problèmes de transformation. La première contribution est l’automatisation des transformations des modèles. Nous proposons de considérer le problème de transformation comme un problème d'optimisation combinatoire où un modèle cible peut être automatiquement généré à partir d'un nombre réduit d'exemples de transformations. Cette première contribution peut être appliquée aux transformations exogènes ou endogènes (après la détection des éléments à transformer). La deuxième contribution est liée à la transformation endogène où les éléments à transformer du modèle source doivent être détectés. Nous proposons une approche pour la détection des défauts de conception comme étape préalable au refactoring. Cette approche est inspirée du principe de la détection des virus par le système immunitaire humain, appelée sélection négative. L’idée consiste à utiliser de bonnes pratiques d’implémentation pour détecter les parties du code à risque. La troisième contribution vise à tester un mécanisme de transformation en utilisant une fonction oracle pour détecter les erreurs. Nous avons adapté le mécanisme de sélection négative qui consiste à considérer comme une erreur toute déviation entre les traces de transformation à évaluer et une base d’exemples contenant des traces de transformation de bonne qualité. La fonction oracle calcule cette dissimilarité et les erreurs sont ordonnées selon ce score. Les différentes contributions ont été évaluées sur d’importants projets et les résultats obtenus montrent leurs efficacités.

Une approche heuristique pour l’apprentissage de transformations de modèles complexes à partir d’exemples

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes.

Una aproximación evolucionista para la generación automática de sentencias SQL a partir de ejemplos

En la actualidad, el uso de las tecnologías ha sido primordial para el avance de las sociedades, estas han permitido que personas sin conocimientos informáticos o usuarios llamados “no expertos” se interesen en su uso, razón por la cual los investigadores científicos se han visto en la necesidad de producir estudios que permitan la adaptación de sistemas, a la problemática existente dentro del ámbito informático. Una necesidad recurrente de todo usuario de un sistema es la gestión de la información, la cual se puede administrar por medio de una base de datos y lenguaje específico, como lo es el SQL (Structured Query Language), pero esto obliga al usuario sin conocimientos a acudir a un especialista para su diseño y construcción, lo cual se ve reflejado en costos y métodos complejos, entonces se plantea una pregunta ¿qué hacer cuando los proyectos son pequeñas y los recursos y procesos son limitados? Teniendo como base la investigación realizada por la universidad de Washington[39], donde sintetizan sentencias SQL a partir de ejemplos de entrada y salida, se pretende con esta memoria automatizar el proceso y aplicar una técnica diferente de aprendizaje, para lo cual utiliza una aproximación evolucionista, donde la aplicación de un algoritmo genético adaptado origina sentencias SQL válidas que responden a las condiciones establecidas por los ejemplos de entrada y salida dados por el usuario. Se obtuvo como resultado de la aproximación, una herramienta denominada EvoSQL que fue validada en este estudio. Sobre los 28 ejercicios empleados por la investigación [39], 23 de los cuales se obtuvieron resultados perfectos y 5 ejercicios sin éxito, esto representa un 82.1% de efectividad. Esta efectividad es superior en un 10.7% al establecido por la herramienta desarrollada en [39] SQLSynthesizer y 75% más alto que la herramienta siguiente más próxima Query by Output QBO[31]. El promedio obtenido en la ejecución de cada ejercicio fue de 3 minutos y 11 segundos, este tiempo es superior al establecido por SQLSynthesizer; sin embargo, en la medida un algoritmo genético supone la existencia de fases que amplían los rangos de tiempos, por lo cual el tiempo obtenido es aceptable con relación a las aplicaciones de este tipo. En conclusión y según lo anteriormente expuesto, se obtuvo una herramienta automática con una aproximación evolucionista, con buenos resultados y un proceso simple para el usuario “no experto”.

The Wolf and the Whale: aesthetic relationships between electroacoustic music and poetry inspired by the Canadian landscape

La version intégrale de cette thèse est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (www.bib.umontreal.ca/MU).

By indirections find directions out : thinkable worlds in Abbott and Vonnegut

This thesis is concerned with the interaction between literature and abstract thought. More specifically, it studies the epistemological charge of the literary, the type of knowledge that is carried by elements proper to fictional narratives into different disciplines. By concentrating on two different theoretical methods, the creation of thought experiments and the framing of possible worlds, methods which were elaborated and are still used today in spheres as varied as modal logics, analytic philosophy and physics, and by following their reinsertion within literary theory, the research develops the theory that both thought experiments and possible worlds are in fact short narrative stories that inform knowledge through literary means. By using two novels, Abbott’s Flatland and Vonnegut’s The Sirens of Titan, that describe extra-dimensional existence in radically different ways, respectively as a phenomenologically unknowable space and as an outward perspective on time, it becomes clear that literature is constitutive of the way in which worlds, fictive, real or otherwise, are constructed and understood. Thus dimensions, established through extensional analogies as either experimental knowledge or modal possibility for a given world, generate new directions for thought, which can then take part in the inductive/deductive process of scientia. By contrasting the dimensions of narrative with the way that dimensions were historically constituted, the research also establishes that the literary opens up an infinite potential of abstract space-time domains, defined by their specific rules and limits, and that these different experimental folds are themselves partaking in a dimensional process responsible for new forms of understanding. Over against science fiction literary theories of speculation that posit an equation between the fictive and the real, this thesis examines the complex structure of many overlapping possibilities that can organise themselves around larger compossible wholes, thus offering a theory of reading that is both non-mimetic and non-causal. It consequently examines the a dynamic process whereby literature is always reconceived through possibilities actualised by reading while never defining how the reader will ultimately understand the overarching structure. In this context, the thesis argues that a causal story can be construed out of any one interaction with a given narrative—underscoring, for example, the divinatory strength of a particular vision of the future—even as this narrative represents only a fraction of the potential knowledge of any particular literary text. Ultimately, the study concludes by tracing out how novel comprehensions of the literary, framed by the material conditions of their own space and time, endlessly renew themselves through multiple interactions, generating analogies and speculations that facilitate the creation of new knowledge.

Diversified query expansion

La diversification des résultats de recherche (DRR) vise à sélectionner divers documents à partir des résultats de recherche afin de couvrir autant d’intentions que possible. Dans les approches existantes, on suppose que les résultats initiaux sont suffisamment diversifiés et couvrent bien les aspects de la requête. Or, on observe souvent que les résultats initiaux n’arrivent pas à couvrir certains aspects. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de DRR qui consiste à diversifier l’expansion de requête (DER) afin d’avoir une meilleure couverture des aspects. Les termes d’expansion sont sélectionnés à partir d’une ou de plusieurs ressource(s) suivant le principe de pertinence marginale maximale. Dans notre première contribution, nous proposons une méthode pour DER au niveau des termes où la similarité entre les termes est mesurée superficiellement à l’aide des ressources. Quand plusieurs ressources sont utilisées pour DER, elles ont été uniformément combinées dans la littérature, ce qui permet d’ignorer la contribution individuelle de chaque ressource par rapport à la requête. Dans la seconde contribution de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de pondération de ressources selon la requête. Notre méthode utilise un ensemble de caractéristiques qui sont intégrées à un modèle de régression linéaire, et génère à partir de chaque ressource un nombre de termes d’expansion proportionnellement au poids de cette ressource. Les méthodes proposées pour DER se concentrent sur l’élimination de la redondance entre les termes d’expansion sans se soucier si les termes sélectionnés couvrent effectivement les différents aspects de la requête. Pour pallier à cet inconvénient, nous introduisons dans la troisième contribution de cette thèse une nouvelle méthode pour DER au niveau des aspects. Notre méthode est entraînée de façon supervisée selon le principe que les termes reliés doivent correspondre au même aspect. Cette méthode permet de sélectionner des termes d’expansion à un niveau sémantique latent afin de couvrir autant que possible différents aspects de la requête. De plus, cette méthode autorise l’intégration de plusieurs ressources afin de suggérer des termes d’expansion, et supporte l’intégration de plusieurs contraintes telles que la contrainte de dispersion. Nous évaluons nos méthodes à l’aide des données de ClueWeb09B et de trois collections de requêtes de TRECWeb track et montrons l’utilité de nos approches par rapport aux méthodes existantes.

Relating Dependent Terms in Information Retrieval

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.

Spectrum simulation of rough and nanostructured targets from their 2D and 3D image by Monte Carlo methods

Corteo is a program that implements Monte Carlo (MC) method to simulate ion beam analysis (IBA) spectra of several techniques by following the ions trajectory until a sufficiently large fraction of them reach the detector to generate a spectrum. Hence, it fully accounts for effects such as multiple scattering (MS). Here, a version of Corteo is presented where the target can be a 2D or 3D image. This image can be derived from micrographs where the different compounds are identified, therefore bringing extra information into the solution of an IBA spectrum, and potentially significantly constraining the solution. The image intrinsically includes many details such as the actual surface or interfacial roughness, or actual nanostructures shape and distribution. This can for example lead to the unambiguous identification of structures stoichiometry in a layer, or at least to better constraints on their composition. Because MC computes in details the trajectory of the ions, it simulates accurately many of its aspects such as ions coming back into the target after leaving it (re-entry), as well as going through a variety of nanostructures shapes and orientations. We show how, for example, as the ions angle of incidence becomes shallower than the inclination distribution of a rough surface, this process tends to make the effective roughness smaller in a comparable 1D simulation (i.e. narrower thickness distribution in a comparable slab simulation). Also, in ordered nanostructures, target re-entry can lead to replications of a peak in a spectrum. In addition, bitmap description of the target can be used to simulate depth profiles such as those resulting from ion implantation, diffusion, and intermixing. Other improvements to Corteo include the possibility to interpolate the cross-section in angle-energy tables, and the generation of energy-depth maps.

Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.