Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.

Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

Video-based postural sway analysis in a controlled environment

À mesure que la population des personnes agées dans les pays industrialisés augmente au fil de années, les ressources nécessaires au maintien du niveau de vie de ces personnes augmentent aussi. Des statistiques montrent que les chutes sont l’une des principales causes d’hospitalisation chez les personnes agées, et, de plus, il a été démontré que le risque de chute d’une personne agée a une correlation avec sa capacité de maintien de l’équilibre en étant debout. Il est donc d’intérêt de développer un système automatisé pour analyser l’équilibre chez une personne, comme moyen d’évaluation objective. Dans cette étude, nous avons proposé l’implémentation d’un tel système. En se basant sur une installation simple contenant une seule caméra sur un trépied, on a développé un algorithme utilisant une implémentation de la méthode de détection d’objet de Viola-Jones, ainsi qu’un appariement de gabarit, pour suivre autant le mouvement latéral que celui antérieur-postérieur d’un sujet. On a obtenu des bons résultats avec les deux types de suivi, cependant l’algorithme est sensible aux conditions d’éclairage, ainsi qu’à toute source de bruit présent dans les images. Il y aurait de l’intérêt, comme développement futur, d’intégrer les deux types de suivi, pour ainsi obtenir un seul ensemble de données facile à interpréter.

Feature-based tracking of urethral motion in low-resolution trans-perineal ultrasound

This paper describes a novel algorithm for tracking the motion of the urethra from trans-perineal ultrasound. Our work is based on the structure-from-motion paradigm and therefore handles well structures with ill-defined and partially missing boundaries. The proposed approach is particularly well-suited for video sequences of low resolution and variable levels of blurriness introduced by anatomical motion of variable speed. Our tracking method identifies feature points on a frame by frame basis using the SURF detector/descriptor. Inter-frame correspondence is achieved using nearest-neighbor matching in the feature space. The motion is estimated using a non-linear bi-quadratic model, which adequately describes the deformable motion of the urethra. Experimental results are promising and show that our algorithm performs well when compared to manual tracking.