Traduction statistique vers une langue à morphologie riche : combinaison d’algorithmes de segmentation morphologique et de modèles statistiques de traduction automatique

Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline).

Segmentation d’images intravasculaires ultrasonores

L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images.

Affective word priming in the left and right visual fields in young and older individuals

Alors que les hypothèses de valence et de dominance hémisphérique droite ont longtemps été utilisées afin d’expliquer les résultats de recherches portant sur le traitement émotionnel de stimuli verbaux et non-verbaux, la littérature sur le traitement de mots émotionnels est généralement en désaccord avec ces deux hypothèses et semble converger vers celle du décours temporel. Cette dernière hypothèse stipule que le décours temporal lors du traitement de certains aspects du système sémantique est plus lent pour l’hémisphère droit que pour l’hémisphère gauche. L’objectif de cette thèse est d’examiner la façon dont les mots émotionnels sont traités par les hémisphères cérébraux chez des individus jeunes et âgés. À cet effet, la première étude a pour objectif d’évaluer l’hypothèse du décours temporel en examinant les patrons d’activations relatif au traitement de mots émotionnels par les hémisphères gauche et droit en utilisant un paradigme d’amorçage sémantique et une tâche d’évaluation. En accord avec l’hypothèse du décours temporel, les résultats obtenus pour les hommes montrent que l’amorçage débute plus tôt dans l’hémisphère gauche et plus tard dans l’hémisphère droit. Par contre, les résultats obtenus pour les femmes sont plutôt en accord avec l’hypothèse de valence, car les mots à valence positive sont principalement amorcés dans l’hémisphère gauche, alors que les mots à valence négative sont principalement amorcés dans l’hémisphère droit. Puisque les femmes sont considérées plus « émotives » que les hommes, les résultats ainsi obtenus peuvent être la conséquence des effets de la tâche, qui exige une décision explicite au sujet de la cible. La deuxième étude a pour objectif d’examiner la possibilité que la préservation avec l’âge de l’habileté à traiter des mots émotionnels s’exprime par un phénomène compensatoire d’activations bilatérales fréquemment observées chez des individus âgés et maintenant un haut niveau de performance, ce qui est également connu sous le terme de phénomène HAROLD (Hemispheric Asymmetry Reduction in OLDer adults). En comparant les patrons d’amorçages de mots émotionnels auprès de jeunes adultes et d’adultes âgés performants à des niveaux élevés sur le plan comportemental, les résultats révèlent que l’amorçage se manifeste unilatéralement chez les jeunes participants et bilatéralement chez les participants âgés. Par ailleurs, l’amorçage se produit chez les participants âgés avec un léger délai, ce qui peut résulter d’une augmentation des seuils sensoriels chez les participants âgés, qui nécessiteraient alors davantage de temps pour encoder les stimuli et entamer l’activation à travers le réseau sémantique. Ainsi, la performance équivalente au niveau de la précision retrouvée chez les deux groupes de participants et l’amorçage bilatéral observé chez les participants âgés sont en accord avec l’hypothèse de compensation du phénomène HAROLD.

La morphologie du pluriel nominal du persan d’après la théorie Whole Word Morphology

Ce mémoire présente une étude de la morphologie de ce qui est généralement appelé le pluriel nominal du persan (parler de Téhéran) dans le cadre d’une théorie de la morphologie basée sur le mot : Whole Word Morphology, développée par Ford et Singh (1991). Ce modèle lexicaliste adopte une position plus forte que les modèles proposés par Aronoff (1976) et Anderson (1992) en n’admettant aucune opération morphologique sur des unités plus petites que le mot. Selon cette théorie, une description morphologique consiste en l’énumération des Stratégies de Formation de Mots (SFM), licencées chacunes par au moins deux paires de mots ayant la même covariation formelle et sémantique. Tous les SFM suit le même schéma. Nous avons répertorié 49 SFM regroupant les pluriels et les collectifs. Nous constatons qu’il est difficile de saisir le pluriel nominal du persan en tant que catégorie syntaxique et que les différentes « marques du pluriel » présentées dans la littérature ne constituent pas un ensemble homogène : elles partagent toutes un sens de pluralité qui cependant varie d’une interprétation référentielle à une interprétation collective non-référentielle. Cette étude vise la déscription de la compétence morphologique, ce qui ne dépend d’aucune considération extralinguistique. Nous argumentons notamment contre la dichotomie arabe/persan généralement admise dans la littérature. Nous avons également fourni des explications quant à la production des pluriels doubles et avons discuté de la variation supposée du fait d’un choix multiple de « marques du pluriel ».

Segmentation et exclusion des Gitans de Perpignan : émergence d'une élite politique?

Dans la dernière décennie, une abondante littérature a documenté la situation des Rroms d'Europe Centrale et de l'Est, où a émergé une nouvelle élite politiquement activiste. Mais chez les Tsiganes d'Europe de l'Ouest, l’activisme politique d’une élite semblait absent. Cette étude de terrain a été réalisée chez Gitans de Perpignan, à la recherche d’une action et d’une élite politique chez ce groupe, dans le contexte culturel d’une société segmentaire à pouvoir diffus, frappée d’exclusion par la société majoritaire. En effet, je propose que le concept de société segmentaire puisse s’appliquer aux Gitans, et que l’exclusion des Gitans par les païos (non Gitans) constitue un déni de la réalité relationnelle des Gitans avec la majorité païa. Enfin, l’enquête a révélé la position de «médiateurs culturels» des différents agents qui interviennent entre le monde des Gitans et celui des païos. C’est à travers le rôle de «médiateurs culturels» qu’émerge peut-être une élite politique.

Extracting and exploiting word relationships for information retrieval

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

The word in the world : "Fallen preachers" in Zora Neale Hurston's Jonah's Gourd Vine and Flannery O'Connor's The violent bear it away

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apports de la segmentation de la population des dirigeants au processus de gestion des ressources humaines : Le cas de l’administration algérienne

A partir des résultats d’une enquête effectuée en 2005 sur un échantillon de 203 dirigeants publics, une typologie floue de trois profils a été dégagée en vue de concevoir un système d’affectation des dirigeants en fonction de leur style du leadership, sens du travail, et leurs préoccupations de gestion des ressources humaines. En se basant sur cette typologie floue, des techniques empruntées à l’intelligence artificielle ont été appliquées pour apprendre des règles de classification. Ces techniques sont au nombre de quatre : le réseau neuronal (Neural Network), l’algorithme génétique (Genetic Algorithm), l’arbre de décision (Decision Tree) et la théorie des ensembles approximatifs (Rough Sets). Les résultats de l’étude ainsi que ses perspectives seront présentées et discutés tout au long de cette communication.

Segmentation non-supervisée d'images couleur par sur-segmentation Markovienne en régions et procédure de regroupement de régions par graphes pondérés

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Morphologic evaluation of ruptured abdominal aortic aneurysm by 3D modeling

This thesis was created in Word and converted to PDF using Mac OS X 10.7.5 Quartz PDFContext.

Segmentation du rein fonctionnel à partir de CTdouble énergie injectés

Les néphropaties (maladie des tissus rénaux) postradiques constituent l'un des facteurs limitants pour l'élaboration des plans de traitement lors des radiothérapies abdominales. Le processus actuel, qui consiste à évaluer la fonctionnalité relative des reins grâce à une scintigraphie gamma deux dimensions, ne permet pas d'identifier les portions fonctionnelles qui pourraient être évitées lors de l' élaboration des plans de traitement. Une méthode permettant de cartographier la fonctionnalité rénale en trois dimensions et d'extraire un contour fonctionnel utilisable lors de la planification a été développée à partir de CT double énergie injectés à l'iode. La concentration en produit de contraste est considérée reliée à la fonctionnalité rénale. La technique utilisée repose sur la décomposition à trois matériaux permettant de reconstruire des images en concentration d'iode. Un algorithme de segmentation semi-automatisé basé sur la déformation hiérarchique et anamorphique de surfaces permet ensuite d'extraire le contour fonctionnel des reins. Les premiers résultats obtenus avec des images patient démontrent qu'une utilisation en clinique est envisageable et pourra être bénéfique.

From Word Embeddings to Large Vocabulary Neural Machine Translation

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).

Semiautomated 3D liver segmentation using computed tomography and magnetic resonance imaging

Le foie est un organe vital ayant une capacité de régénération exceptionnelle et un rôle crucial dans le fonctionnement de l’organisme. L’évaluation du volume du foie est un outil important pouvant être utilisé comme marqueur biologique de sévérité de maladies hépatiques. La volumétrie du foie est indiquée avant les hépatectomies majeures, l’embolisation de la veine porte et la transplantation. La méthode la plus répandue sur la base d'examens de tomodensitométrie (TDM) et d'imagerie par résonance magnétique (IRM) consiste à délimiter le contour du foie sur plusieurs coupes consécutives, un processus appelé la «segmentation». Nous présentons la conception et la stratégie de validation pour une méthode de segmentation semi-automatisée développée à notre institution. Notre méthode représente une approche basée sur un modèle utilisant l’interpolation variationnelle de forme ainsi que l’optimisation de maillages de Laplace. La méthode a été conçue afin d’être compatible avec la TDM ainsi que l' IRM. Nous avons évalué la répétabilité, la fiabilité ainsi que l’efficacité de notre méthode semi-automatisée de segmentation avec deux études transversales conçues rétrospectivement. Les résultats de nos études de validation suggèrent que la méthode de segmentation confère une fiabilité et répétabilité comparables à la segmentation manuelle. De plus, cette méthode diminue de façon significative le temps d’interaction, la rendant ainsi adaptée à la pratique clinique courante. D’autres études pourraient incorporer la volumétrie afin de déterminer des marqueurs biologiques de maladie hépatique basés sur le volume tels que la présence de stéatose, de fer, ou encore la mesure de fibrose par unité de volume.