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.

Représentation OWL de la ressource lexicale LVF et son utilisation dans le traitement automatique de la langue

Le dictionnaire LVF (Les Verbes Français) de J. Dubois et F. Dubois-Charlier représente une des ressources lexicales les plus importantes dans la langue française qui est caractérisée par une description sémantique et syntaxique très pertinente. Le LVF a été mis disponible sous un format XML pour rendre l’accès aux informations plus commode pour les applications informatiques telles que les applications de traitement automatique de la langue française. Avec l’émergence du web sémantique et la diffusion rapide de ses technologies et standards tels que XML, RDF/RDFS et OWL, il serait intéressant de représenter LVF en un langage plus formalisé afin de mieux l’exploiter par les applications du traitement automatique de la langue ou du web sémantique. Nous en présentons dans ce mémoire une version ontologique OWL en détaillant le processus de transformation de la version XML à OWL et nous en démontrons son utilisation dans le domaine du traitement automatique de la langue avec une application d’annotation sémantique développée dans GATE.

Extraction automatique et visualisation des thèmes abordés dans des résumés de mémoires et de thèses en anthropologie au Québec, de 1985 à 2009

S’insérant dans les domaines de la Lecture et de l’Analyse de Textes Assistées par Ordinateur (LATAO), de la Gestion Électronique des Documents (GÉD), de la visualisation de l’information et, en partie, de l’anthropologie, cette recherche exploratoire propose l’expérimentation d’une méthodologie descriptive en fouille de textes afin de cartographier thématiquement un corpus de textes anthropologiques. Plus précisément, nous souhaitons éprouver la méthode de classification hiérarchique ascendante (CHA) pour extraire et analyser les thèmes issus de résumés de mémoires et de thèses octroyés de 1985 à 2009 (1240 résumés), par les départements d’anthropologie de l’Université de Montréal et de l’Université Laval, ainsi que le département d’histoire de l’Université Laval (pour les résumés archéologiques et ethnologiques). En première partie de mémoire, nous présentons notre cadre théorique, c'est-à-dire que nous expliquons ce qu’est la fouille de textes, ses origines, ses applications, les étapes méthodologiques puis, nous complétons avec une revue des principales publications. La deuxième partie est consacrée au cadre méthodologique et ainsi, nous abordons les différentes étapes par lesquelles ce projet fut conduit; la collecte des données, le filtrage linguistique, la classification automatique, pour en nommer que quelques-unes. Finalement, en dernière partie, nous présentons les résultats de notre recherche, en nous attardant plus particulièrement sur deux expérimentations. Nous abordons également la navigation thématique et les approches conceptuelles en thématisation, par exemple, en anthropologie, la dichotomie culture ̸ biologie. Nous terminons avec les limites de ce projet et les pistes d’intérêts pour de futures recherches.

Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Génération automatique de configurations et de scénarios d'utilisation d'outils de visualisation à partir de spécifications de tâches d'analyse de logiciels

Nous proposons une approche qui génère des scénarios de visualisation à partir des descriptions de tâches d'analyse de code. La dérivation de scénario est considérée comme un processus d'optimisation. Dans ce contexte, nous évaluons différentes possibilités d'utilisation d'un outil de visualisation donnée pour effectuer la tâche d'analyse, et sélectionnons le scénario qui nécessite le moins d'effort d'analyste. Notre approche a été appliquée avec succès à diverses tâches d'analyse telles que la détection des défauts de conception.

Les substrats neuronaux sous-tendant le binding automatique et contrôlé en mémoire de travail dans la schizophrénie : une étude en IRMf.

Le déficit de mémoire de travail est une des caractéristiques centrales de la schizophrénie et est associé aux problèmes de fonctionnement quotidien des patients. Parmi les différents processus sous-tendus par la mémoire de travail, nous nous intéressons au binding. Le binding est un processus qui permet d’associer plusieurs informations (par exemple, associer le nom d’une personne avec son adresse). En mémoire de travail, les patients schizophrènes ne présentent pas de déficit de binding lorsque les informations sont associées involontairement. Ce type de binding est appelé binding automatique. Cependant, les informations peuvent aussi être associées sous le contrôle volontaire et attentionnel des participants, nous parlons alors de binding contrôlé. À l’heure actuelle, aucune étude n’a été effectuée sur le binding contrôlé en schizophrénie. Notre objectif est de déterminer s'il existe un déficit spécifique de binding contrôlé dans la schizophrénie, et de décrire les substrats neuronaux qui le sous-tendent. Dix-neuf patients schizophrènes et 18 sujets témoins ont effectué une tâche de binding en mémoire de travail dans un scanner IRM. Celle-ci consistait à mémoriser des mots et des positions spatiales dont l’association variait selon deux conditions. Dans la condition de binding contrôlé, les mots et les positions spatiales étaient présentés séparément et les participants devaient faire l’association entre les deux informations eux-mêmes. Dans la condition de binding automatique, les mots étaient d’emblée associés aux positions spatiales. Nos résultats suggèrent que les patients schizophrènes n’auraient pas de déficit de binding automatique alors qu’ils auraient un déficit de binding contrôlé par rapport aux sujets témoins. Le déficit de binding contrôlé serait sous-tendu par des niveaux d’activation plus faibles du cortex préfrontal dorsolatéral. Les processus contrôlés seraient altérés alors que les processus automatiques seraient préservés dans la schizophrénie.

Le Juif-Talmudiste : résumé succinct des croyances et des pratiques dangereuses de la juivertie présenté à la considération de tous les chrétiens

par Auguste Rohling. Ouvrage entièrement revu et corr. par Maxililien de Lamarque

Éléments de géologie et d'hydrographie : ou résumé des notions acquises sur les grandes lois de la nature, faisant suite et servant et complément aux éléments de géographie physique et de météorologie ; avec huit planches gravées

par H. Lecoq

Résumé analytique des observations de Frédéric Cuvier sur l'instinct et l'intelligence des animaux

par P. Flourens