Analyse comparative de l'équivalence terminologique en corpus parallèle et en corpus comparable : application au domaine du changement climatique

Les travaux entrepris dans le cadre de la présente thèse portent sur l’analyse de l’équivalence terminologique en corpus parallèle et en corpus comparable. Plus spécifiquement, nous nous intéressons aux corpus de textes spécialisés appartenant au domaine du changement climatique. Une des originalités de cette étude réside dans l’analyse des équivalents de termes simples. Les bases théoriques sur lesquelles nous nous appuyons sont la terminologie textuelle (Bourigault et Slodzian 1999) et l’approche lexico-sémantique (L’Homme 2005). Cette étude poursuit deux objectifs. Le premier est d’effectuer une analyse comparative de l’équivalence dans les deux types de corpus afin de vérifier si l’équivalence terminologique observable dans les corpus parallèles se distingue de celle que l’on trouve dans les corpus comparables. Le deuxième consiste à comparer dans le détail les équivalents associés à un même terme anglais, afin de les décrire et de les répertorier pour en dégager une typologie. L’analyse détaillée des équivalents français de 343 termes anglais est menée à bien grâce à l’exploitation d’outils informatiques (extracteur de termes, aligneur de textes, etc.) et à la mise en place d’une méthodologie rigoureuse divisée en trois parties. La première partie qui est commune aux deux objectifs de la recherche concerne l’élaboration des corpus, la validation des termes anglais et le repérage des équivalents français dans les deux corpus. La deuxième partie décrit les critères sur lesquels nous nous appuyons pour comparer les équivalents des deux types de corpus. La troisième partie met en place la typologie des équivalents associés à un même terme anglais. Les résultats pour le premier objectif montrent que sur les 343 termes anglais analysés, les termes présentant des équivalents critiquables dans les deux corpus sont relativement peu élevés (12), tandis que le nombre de termes présentant des similitudes d’équivalence entre les corpus est très élevé (272 équivalents identiques et 55 équivalents non critiquables). L’analyse comparative décrite dans ce chapitre confirme notre hypothèse selon laquelle la terminologie employée dans les corpus parallèles ne se démarque pas de celle des corpus comparables. Les résultats pour le deuxième objectif montrent que de nombreux termes anglais sont rendus par plusieurs équivalents (70 % des termes analysés). Il est aussi constaté que ce ne sont pas les synonymes qui forment le groupe le plus important des équivalents, mais les quasi-synonymes. En outre, les équivalents appartenant à une autre partie du discours constituent une part importante des équivalents. Ainsi, la typologie élaborée dans cette thèse présente des mécanismes de l’équivalence terminologique peu décrits aussi systématiquement dans les travaux antérieurs.

Étude empirique des commentaires et application des techniques de résumé par extraction pour la redocumentation

La documentation des programmes aide les développeurs à mieux comprendre le code source pendant les tâches de maintenance. Toutefois, la documentation n’est pas toujours disponible ou elle peut être de mauvaise qualité. Le recours à la redocumentation s’avère ainsi nécessaire. Dans ce contexte, nous proposons de faire la redocumentation en générant des commentaires par application de techniques de résumé par extraction. Pour mener à bien cette tâche, nous avons commencé par faire une étude empirique pour étudier les aspects quantitatifs et qualitatifs des commentaires. En particulier, nous nous sommes intéressés à l’étude de la distribution des commentaires par rapport aux différents types d’instructions et à la fréquence de documentation de chaque type. Aussi, nous avons proposé une taxonomie de commentaires pour classer les commentaires selon leur contenu et leur qualité. Suite aux résultats de l’étude empirique, nous avons décidé de résumer les classes Java par extraction des commentaires des méthodes/constructeurs. Nous avons défini plusieurs heuristiques pour déterminer les commentaires les plus pertinents à l’extraction. Ensuite, nous avons appliqué ces heuristiques sur les classes Java de trois projets pour en générer les résumés. Enfin, nous avons comparé les résumés produits (les commentaires produits) à des résumés références (les commentaires originaux) en utilisant la métrique ROUGE.

Étude sur l'équivalence de termes extraits automatiquement d'un corpus parallèle : contribution à l'extraction terminologique bilingue

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

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Génération de résumés par abstraction

Cette thèse présente le résultat de plusieurs années de recherche dans le domaine de la génération automatique de résumés. Trois contributions majeures, présentées sous la forme d'articles publiés ou soumis pour publication, en forment le coeur. Elles retracent un cheminement qui part des méthodes par extraction en résumé jusqu'aux méthodes par abstraction. L'expérience HexTac, sujet du premier article, a d'abord été menée pour évaluer le niveau de performance des êtres humains dans la rédaction de résumés par extraction de phrases. Les résultats montrent un écart important entre la performance humaine sous la contrainte d'extraire des phrases du texte source par rapport à la rédaction de résumés sans contrainte. Cette limite à la rédaction de résumés par extraction de phrases, observée empiriquement, démontre l'intérêt de développer d'autres approches automatiques pour le résumé. Nous avons ensuite développé un premier système selon l'approche Fully Abstractive Summarization, qui se situe dans la catégorie des approches semi-extractives, comme la compression de phrases et la fusion de phrases. Le développement et l'évaluation du système, décrits dans le second article, ont permis de constater le grand défi de générer un résumé facile à lire sans faire de l'extraction de phrases. Dans cette approche, le niveau de compréhension du contenu du texte source demeure insuffisant pour guider le processus de sélection du contenu pour le résumé, comme dans les approches par extraction de phrases. Enfin, l'approche par abstraction basée sur des connaissances nommée K-BABS est proposée dans un troisième article. Un repérage des éléments d'information pertinents est effectué, menant directement à la génération de phrases pour le résumé. Cette approche a été implémentée dans le système ABSUM, qui produit des résumés très courts mais riches en contenu. Ils ont été évalués selon les standards d'aujourd'hui et cette évaluation montre que des résumés hybrides formés à la fois de la sortie d'ABSUM et de phrases extraites ont un contenu informatif significativement plus élevé qu'un système provenant de l'état de l'art en extraction de phrases.