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Modélisation sémantique et indexation

Modélisation sémantique et indexation

II Résumé : La désambiguïsation lexicale est une tâche fondamentale pour la plupart des applications de traitement automatique des langages naturels. Plusieurs solutions ont été proposées pour certain langues notamment l’anglais ou le français, mais les études dans ce domaine pour la langue arabe restent limitées. Le principal obstacle est le manque de ressources et l’ambigüité de la langue. Dans ce manuscrit, nous présentons les étapes pour construire une base lexicale, en exploitant les ressources Web comme Wiktionnaire et le WordNet qui sont devenues des sources intéressantes pour l'extraction d'information. Nous présentons ensuite la notion d’algorithme local et d’algorithme global pour la désambiguïsation sémantique des textes arabes. Un algorithme local permet de calculer la proximité sémantique entre deux objets lexicaux, cependant l’algorithme global permet de propager ces mesures locales à un niveau supérieur. Nous nous servons de cette notion pour confronter un algorithme à colonies de fourmis à d’autres méthodes issues de l’état de l’art. En les évaluant sur un corpus. Les résultats obtenus nous ont menée à découvrir les facteurs qui ont influencé la performance de ce système qui seront sujets d’éventuelle amélioration dans nos future travaux de recherches.
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Description sémantique de modèles 3D : application à la modélisation à partir d’exemples

Description sémantique de modèles 3D : application à la modélisation à partir d’exemples

Résumé Description sémantique de modèles 3D - application à la modélisation à partir d’exemples Bien que les applications utilisant les modèles 3D soient de plus en plus nombreuses, la création des modèles 3D en elle-même reste une tâche fastidieuse. La modélisation à partir d’exemples rend cette étape plus efficace en permettant à l’utilisateur d’exploiter des modèles existants pour les assembler afin d’obtenir un nouveau modèle. Pour exploiter ces modèles, il est nécessaire de pouvoir les retrouver rapidement dans la collection, par le biais d’une recherche partielle de maillages. La géo- métrie de chacune des parties doit ensuite être adaptée, avant de les assembler. Les méthodes les plus récentes de l’état de l’art se concentrent sur des mécanismes d’assemblages de segments : les modèles de la base sont préalablement segmentés et labellisés. Cette considération permet d’éviter à l’utilisateur plusieurs segmentations manuelles, mais elle li- mite le processus de création à une suite d’ajout ou d’échange de parties pré-déterminées. Dans cette thèse, la modélisation se fait par échange de parties depuis un modèle de base, mais ces parties ne sont pas directement segmentées. Nous présentons un descripteur sémantique continue calculé sur l’ensemble du maillage 3D, qui nous permet de retrouver parmi les modèles de la base les parties de modèles correspondant à une sélection de l’utilisateur sur le modèle de référence : si l’utilisateur sélectionne le coude d’un modèle humanoïde, il se verra proposé tous les coudes des modèles de la base même si ce label n’est pas explicitement utilisé pour labellisé la base. Cette description sémantique continue et ce mécanisme de correspondance de patchs nous permettent d’obtenir l’ensemble de parties nécessaire à la création du nouveau modèle. Ces différentes par- ties sont alors assemblées par une méthode de recalage semi-rigide et un remaillage.
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Modélisation topologique et sémantique de l’environnement

Modélisation topologique et sémantique de l’environnement

Ces humanoïdes sont à l'heure d'aujourd'hui capables de se déplacer au sein d'un environnement complexe, de s'éviter les uns les autres ou bien même de capter une certaine sémantique environnementale. Cette navigation individuelle est un élément essentiel au réalisme des simulations. Afin d'accroître ce réalisme nous nous sommes penchés sur le problème de la modélisation de l’environnement au sein duquel se trouvent ces personnages autonomes. Pour faciliter la navigation de ces derniers, il est important de pouvoir capter la sémantique de cet environnement. En effet, dans le monde qui nous entoure, notre comportement se calque sur notre analyse des lieux au sein desquels nous naviguons. Nous n’adoptons pas la même attitude lorsque nous nous déplaçons sur un trottoir que lorsque nous traversons une rue avec une circulation dense. Notre vitesse est en permanence adaptée à l’environnement et varie progressivement. Ainsi, elle est réduite à l’approche d’un obstacle, d’un escalier ou d’un virage.
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Une exploration de l'architecture des réseaux de neurones pour la modélisation de la compositionnalité sémantique

Une exploration de l'architecture des réseaux de neurones pour la modélisation de la compositionnalité sémantique

Les Tenseurs sont des objets mathématiques de généralisation de matrices en trois dimensions ou plus, utilisés pour induire de la sémantique latente 1 à partir de co-occurrences multiples. Cette sémantique peut ensuite être utilisée pour la modélisation d’expressions compositionnelles. L'Analyse Sémantique Latente [LT+98] repose sur le principe suivant : Pour chaque lemme, on compte son nombre d’occurrences, puis on pondère ce nombre par l'indice td-idf, (« term frequency – inverse document frequency »). Ainsi, on obtient une matrice dont les lignes sont les lemmes et les colonnes correspondent à la fréquence dans le document. Dans notre cas, le but est de créer un vecteur contenant toutes les valeurs de fréquences des termes apparaissant comme contexte des parties de nos couples adjectif-nom. Le vecteur est donc composé de nombres représentant les mots « contexte » d 'un constituant (un nombre unique est associé à chaque mot selon sa fréquence). Il capture sa signification intrinsèque. On crée ensuite une matrice contenant les vecteurs des deux termes. Cette matrice capture comment le contexte change la signification des constituants étudiés. Durant ce travail, en revanche, l'Analyse Sémantique Latente n'a pas été utilisée puisque la construction des matrices a été effectuée avec l'outil Word2vec décrit plus loin dans le mémoire. Cet outil fonctionne avec un algorithme fondé sur le même principe mais un peu différent 2 .
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Modélisation de connaissances à partir de textes pour une recherche d'information sémantique

Modélisation de connaissances à partir de textes pour une recherche d'information sémantique

– le méta-modèle permet d’associer un terme donné à une relation sémantique ou à un attribut de concept. Le principal inconvénient lié à notre nouveau méta-modèle réside alors dans la néces- saire indécidabilité d’une ontologie qui se fonderait dessus. Dans le cadre de nos travaux, nous verrons notamment en 4.1.2.2 que cette caractéristique n’est pas souhaitable car nous conduisons des inférences sur toute RTO manipulée, dans le but de vérifier sa cohérence. En se plaçant d’un point de vue plus global, il faut néanmoins relativiser l’importance de cet obstacle d’indécidabilité : certains travaux n’utilisent les ontologies que pour stocker des informations et ne cherchent pas à les exploiter au cours d’un processus de raisonne- ment. En outre, plusieurs approches qui mènent des inférences sur des ontologies non déci- dables mettent en avant que par définition, l’indécidabilité d’une ontologie n’empêche pas de conduire des raisonnements à partir de cette ressource, elle se borne à entraîner une ab- sence de garantie théorique qu’un raisonnement arrive à une conclusion en temps fini. Ces approches illustrent qu’en pratique, il est possible, sous certaines conditions, de raisonner avec une ontologie indécidable sans constater de blocage des raisonneurs. Enfin, nous avons récemment pris connaissance de certaines recherches visant à mettre en place un langage de méta-modélisation décidable fondé sur OWL-DL et que nous allons maintenant aborder.
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Indexation sémantique d’une base textuelle

Indexation sémantique d’une base textuelle

Dans les SRI classiques, les documents et les requêtes sont représentés (ou indexés) par des mots-clés, manuellement ou automatiquement extraits à partir de leurs textes. Dans de tels systèmes, l’appariement (ou mise en correspondance) document-requête est lexical basé sur la présence ou l’absence des mots de la requête dans le document. Un document est alors considéré d’autant plus pertinent pour la requête qu’il a de mots clés en commun avec cette requête. Or, les mots de la langue sont par nature ambigus. Un même mot utilisé dans le document et la requête peut définir des sens différents (cas de polysémie et d’homonymie), et plusieurs mots lexicalement différents utilisés dans le document et la requête peuvent refléter un même sens (cas de synonymie). De ce fait, des documents pourtant non pertinents, contenant des mots de la requête, sont retrouvés, tandis que des documents sémantiquement pertinents, ne contenant aucun mot de la requête, ne sont pas retrouvés. Pour pallier les problèmes de l’indexation basée mots-clés, l’indexation sémantique est apparue, elle s’appuie sur la représentation des documents et requêtes par des sens des mots (ou concepts). Ces sens, sont extraits, à partir du contenu des documents et requêtes, par des méthodes de
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Indexation et recherche de plans vidéo par le contenu sémantique

Indexation et recherche de plans vidéo par le contenu sémantique

Les premiers systèmes introduits concernaient l’indexation et la recherche d’images. La re- cherche était principalement e ffectuée sur des exemples fournis par l’utilisateur. Les caractéristiques visuelles sont alors extraites sur la requête puis comparées à celles extraites sur les images de la base de données. Dans Photobook (Pentland et al. [ 39 ]) la requête est formulée à partir d’une image exemple. Ensuite l’utilisateur choisit parmi trois modules d’analyse pour e ffectuer la recherche : visage, forme ou texture. Le système QBIC (Faloutsos et al. [ 12 ]) est plus complet puisqu’il permet d’e ffectuer une recherche sur l’ensemble des caractéristiques de couleur, de forme et de texture. De plus les requêtes peuvent être formulées directement, c’est à dire que l’utilisateur peut faire un dessin et sélectionner des couleurs et des textures dans une palette. Virage (Bach et al. [ 2 ]) va plus loin en autorisant la combinaison de plusieurs types de requêtes. Le système VisualSeek (Smith and Chang [ 44 ]) ajoute aux caractéristiques de couleur et de texture une contrainte spatiale sur les régions. L’agencement des régions de la requête est alors pris en compte par le module de recherche. Les mêmes techniques sont ensuite employées sur les vidéos. Pour cela, les séquences sont découpées en plan puis les images clefs des plans sont retenues pour l’indexation et la recherche. Ces deux opérations feront l’objet d’une recherche active comme nous le verrons dans la prochaine section. Le système Informedia (Wactlar et al. [ 51 ]) exploite réellement l’information du flux vidéo en détectant le mouvement de la caméra et en réalisant une reconnaissance vocale automatique. Le système Netra-V (Yining and Manjunath [ 57 ]) utilise le mouvement pour obtenir une segmentation spatio-temporelle et réaliser une indexation des objets sur leur couleur, leur texture, leur forme, leur position et leur mouvement dans l’image clef. VideoQ (Chang et al. [ 8 ]) généralise l’approche en modélisant la trajectoire des objets. L’utilisateur peut également dessiner une requête animée contenant plusieurs objets aux mouvements di fférents. Finalement ClassView (Jianping et al. [ 22 ]) introduit la notion de contenu sémantique. Dans un contexte spécifique, des modèles sont construits pour classer les plans dans les catégories proposées par le contexte. La recherche est ensuite ef- fectuée conjointement sur les caractéristiques primaires et sémantiques. ViBe (Taskiran et al. [ 47 ]) emploie une approche similaire.
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Modélisation ontologique pour la recherche d'information : évaluation de la similarité sémantique de textes et application à la détection de plagiats

Modélisation ontologique pour la recherche d'information : évaluation de la similarité sémantique de textes et application à la détection de plagiats

- Ambigüité syntaxique : Ce sont des mots dont le sens varie en fonction de leur rôle syntaxique dans la phrase. 1.6 Indexation sémantique des documents La représentation d’un document par des mots présente l’inconvénient d’ignorer la sémantique décrite dans le contenu textuel du document. Cette représentation ne met pas en évidence les relations reliant les mots dans le contexte de leur apparition et les mots sont dénués de sens. Les documents sont alors représentés comme des sacs de mots. Le problème récurrent dans le processus de représentation d’un document par un ensemble de descripteur est la présence d’ambigüités inhérentes à certains termes du langage. Comme la polysémie, la synonymie génère également des problèmes d’interprétation lorsqu’elle n’est pas prise en charge. En effet des mots représentant un même objet peuvent avoir des morphologies différentes. Retrouver alors le sens des mots du texte pour reproduire fidèlement la sémantique véhiculée par son contenu est une problématique sur laquelle plusieurs approches se sont penchées.
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Indexation sémantique de ressources pédagogiques numériques. Approche par composants sémiotiques

Indexation sémantique de ressources pédagogiques numériques. Approche par composants sémiotiques

Indexation sémantique de ressources pédagogiques numériques. Approche par composants sémiotiques. formes d’intelligence ne sont pas encore repérables pour deux raisons. Soit parce ce que le parseur ne repère pas encore les composants associés (e.g. les sons). Soit parce que la liaison entre les composants et la forme d’intelligence va au-delà d’une simple présence. Par exemple, le repérage de la forme d’intelligence inter-personnelle exige une analyse des contenus de la RPN afin de déceler les formulations qui invitent, par exemple, à travailler en groupe. Un autre verrou que nous devons encore lever concerne la formule de calcul des pourcentages. Quel poids doit-on attribuer aux formes d’intelligence convoquées par une diapositive en fonction du nombre de CS rattachés à chacune de ces formes ? Par exemple, si l’on peut considérer que la présence d’un morphème suffit pour dire qu’une diapositive mobilise la forme d’intelligence linguistique, qu’en est-il d’une suite de morphèmes (e.g. une phrase) ?
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Construction coopérative de carte de thèmes : vers une modélisation de l'activité socio-sémantique

Construction coopérative de carte de thèmes : vers une modélisation de l'activité socio-sémantique

Il est cependant prudent de considérer que l'approche de conception participative et de modélisation engagée que nous mettons ici en avant n'est pas (toujours) suffisante en elle- même, et qu'on aura encore besoin de spécialistes (sous certains aspects qui resteraient à définir, et dans des processus et des rôles qui sont alors à considérer en profonde mutation) : organisateurs, sémanticiens, ingénieurs de la connaissance, spécialistes de ressources terminologiques et ontologiques (RTO, cf Aussenac et al., 2004). Même dans les domaines métiers qui évoluent rapidement, l’activité socio-sémantique est un type d’activité particulière, qui a aussi besoin dans une certaine mesure d'une part d'institutionnalisation. Les acteurs inventent et vont de plus en plus inventer, avec les évolutions à venir du Web à partir de sa version 2.0, des organisations pour l’activité socio-sémantique, d’où l’enjeu de poursuivre la réflexion et les expériences sur les modèles et les notations soutenant la description de cette activité.
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Modélisation de la Langue des Signes Française : Proposition d’un système à compositionalité sémantique

Modélisation de la Langue des Signes Française : Proposition d’un système à compositionalité sémantique

4.5 Bilan Dans ce chapitre, nous avons présenté les différentes parties de notre démarche consistant à définir des règles de production permettant de générer des énoncés en LSF. Afin de proposer une approche de description linguistique qui intègre les caractéristiques des LS, nous partons d’une hypothèse générale qui ne suppose pas, a priori, d’organisation linguistique. Elle consiste à identifier, à partir d’études de corpus, un groupe de formes observables identiques associées à la même fonction sémantique. Une fois ce lien de fonction à forme établi suivant notre méthodologie, une règle de production est définie. Dans le cadre de notre projet de génération de la LSF, les règles sont décrites avec le formalisme fonctionnel AZee sous sa forme graphique en diagrammes pour une meilleure lisibilité. L’ensemble des règles de production que nous avons définies, dans le cadre de cette thèse, est décrit dans le chapitre suivant.
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Application de la sémantique intertextuelle à la modélisation de constats d'infraction de la ville de Québec

Application de la sémantique intertextuelle à la modélisation de constats d'infraction de la ville de Québec

L’apparence connue du constat d’infraction, au Québec, est celle qui est matérialisée sur papier préimprimé et présentée sous la forme d’un formulaire dans le cas du type à l’étude (§ 3.2.2.1). L’approche de la SI à la modélisation doit tenir compte de cet héritage et tirer profit des significations véhiculées par le support préexistant. La SI nécessite également ce support matériel pour sa réalisation ; le mécanisme de concaténation des péritextes avec le contenu textuel des CI en XML fait en sorte que la lecture seule de la SSI est une entreprise extrêmement ardue, voire impossible. Cette matérialité obligatoire de la SI nous permet d’organiser le discours, par le biais de règles de syntaxe et tirer profit des péritextes propres au discours écrit de la langue naturelle, comme les titres (Genette, 1987). La transposition de la signification du CI s’appuie ainsi sur l’intertextualité entre le CI préexistant sur support papier et la reconnaissance du type de document sur le nouveau support.
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Un modèle spatio-temporel sémantique pour la modélisation de mobilités en milieu urbain

Un modèle spatio-temporel sémantique pour la modélisation de mobilités en milieu urbain

R ESUME . La croissance rapide et la complexité de nombreuses villes contemporaines offrent de nombreux défis de recherche pour les scientifiques à la recherche d'une meilleure compréhension des modèles de mobilité qui se produisent dans l'espace et dans le temps. A l’heure où de très grandes séries de données de trajectoires en milieu urbain sont disponibles grâce à la profusion de nombreux capteurs de positionnement et de services, de nouvelles opportunités sont offertes à la recherche en géomatique. Cependant, une bonne intégration des données de mobilité nécessite au préalable l'élaboration de cadres méthodologiques et conceptuels tout comme des bases de données spatio-temporelles qui offriront les capacités de représentation et de manipulation des données. La recherche présentée dans cet article de synthèse développe une modélisation conceptuelle et une approche de gestion de base de données pour représenter et analyser les trajectoires humaines dans des espaces urbains. Le modèle considère les dimensions spatiales, temporelles et sémantiques afin de tenir compte de l’ensemble des propriétés issues des informations de mobilité. Plusieurs abstractions de données de mobilité et des outils de manipulation de données sont développés et expérimentés à partir d’une large base de données de trajectoires disponibles dans la ville de Pékin. L'intérêt de l'approche est double: premièrement, il montre que de larges ensembles de données de mobilité peuvent être intégrés au sein de SGBD spatio-temporels extensibles; deuxièmement, des outils de manipulation et d’interrogation spécifiques peuvent être dérivés à partir de fonctions intégrées au sein d’un langage d’interrogation. Le potentiel de l’approche est illustré par une série d’interrogations qui montrent comment à partir d’une large base de données de trajectoires quelques patrons de comportements peuvent être obtenus.
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kTBS4LA : une plateforme d'analyse de traces fondée sur une modélisation sémantique des traces

kTBS4LA : une plateforme d'analyse de traces fondée sur une modélisation sémantique des traces

L’équipe TWEAK du laboratoire LIRIS propose une modélisation des systèmes à base de traces qui permet de stocker et de manipuler des traces d’interaction variées. Ces systèmes à base de traces offrent plusieurs outils et méthodes pour transformer et analyser les traces d’interaction. On va pouvoir, par exemple, calculer un indicateur sur l’implication des étudiants suivant un cours en ligne, en appliquant une méthode de calcul d’indicateurs sur leurs traces d'interactions issues de sessions d’apprentissage.

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La démarche originale de Jean Nicod et son intérêt pour la modélisation sémantique et les architectures cognitives

La démarche originale de Jean Nicod et son intérêt pour la modélisation sémantique et les architectures cognitives

V.3.1 Schémas temporels de Reichenbach L’idée générale que les verbes des phrases représentent des états et des événements (ou actions) dont le sujet et le complément d’objet direct sont les participants est très ancienne. Elle a été incorporée en sémantique formelle par Reichenbach [16] pour donner une interprétation des temps grammaticaux. On peut considérer pour rendre compte des temps deux points sur une droite : le point S marquant le moment de l'énonciation de la phrase (Speech time), et le point E celui de l'événement que décrit le verbe (Event time). L’originalité de Reichenbach est d’en avoir ajouté un troisième, le point de référence R (Reference time), pour matérialiser une perspective supplémentaire entre le moment de l'énonciation et celui de l'événement. Ces schémas constituent un exemple simple. Ils ont conduit au développement de la logique temporelle et sont encore utilisés aujourd'hui pour faire des inférences sur la localisation temporelle des événements figurant dans une phrase ou un récit. La figure 3 présente des schémas linéaires ordonnant les points E, R, et S sur une droite. Dans cette notation, un tiret entre deux points indique que les points sont séparés (séparation temporelle), et une virgule qu'ils se situent au même moment (relation d’inclusion).
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Utilisation systématique des modèles de concurrence dans la sémantique d'exécution des langages de modélisation dédiés

Utilisation systématique des modèles de concurrence dans la sémantique d'exécution des langages de modélisation dédiés

Cependant, le coût de cee adoption demeffre élefié. Les langages de modélisation généralistes comme UML (Uni ed Modeling Language) pefffient être fftilisés poffr de nom- breffffi domaines et de nombreffses actifiités, mais nécessitent des infiestissements en termes d’offtils, d’infrastrffctffres et de formations qffi pefffient être prohibitifs. La généricité de ces langages est aff priffi de leffr compleffiité, et dff coût qffi en décoffle. Des problèmes similaires se retrofffient dans les langages de programmation, poffr lesqffels de nombreffffi frameworks et bibliothèqffe sont défieloppés a n de permere la résolfftion de problèmes particffliers. L’fftilisation de ces offtils defiient plffs compleffie à mesffre qffe les problèmes s’intensi ent. Poffr pallier cela, il est possible de créer des langages dédiés (Domain-Speci c Languages – DSLs) qffi se focalisent sffr la résolfftion d’ffne classe de problèmes donnée, à l’aide d’ffne syntaffie et d’ffne sémantiqffe d’effiécfftion adaptée. Dans l’approche MBSE, ils se concrétisent soffs la forme de langages de modélisation dédiés (Domain-Speci c Model- ing Languages – DSMLs), afftrement dit, des langages adaptés à la résolfftion des problèmes d’ffn domaine métier particfflier, représenté soffs forme de métamodèle, et dont les solff- tions pefffient être formfflées par des effiperts dff domaine (éfientffellement ignorants des technologies liées à la programmation).
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Du capteur à la sémantique : contribution à la modélisation d'environnement pour la robotique autonome en interaction avec l'humain

Du capteur à la sémantique : contribution à la modélisation d'environnement pour la robotique autonome en interaction avec l'humain

3.6. CONCLUSION ET PERSPECTIVES 3.6 Conclusion et perspectives Cette section a décrit notre modèle de représentation de connaissance basé sur la sémantique. Tout d’abord, un tour d’horizon sur les principales ontologies existantes a montré qu’elle pouvait manquer de détails dans la description d’objets physiques, éléments nécessaires à la compréhension du monde entourant un robot. De manière générale, elles sont souvent générées manuellement sur un petit ensemble de concepts. D’autres méthodes exploitent les avancées récentes dans l’appren- tissage automatique profond sur de grande bases de données (Wikipedia) mais aucune garantie n’est donnée sur les informations qui vont être extraites. En pratique, ces méthodes donnent beaucoup de relations bruitées et finalement peu de détails sur la description/fonctionnalité des objets. C’est pourquoi nous proposons une méthode de construction d’ontologie reposant sur l’analyse de défi- nitions, qui ont l’avantage de décrire un concept de façon relativement simple et structurée. Notre graphe de connaissance représente des concepts reliés entre eux par des relations choisies afin de correspondre aux critères permettant la description d’objets. Nous initialisons notre ontologie sur celle de WordNet et la complétons par l’analyse syntaxique de ses définitions. Les premières éva- luations ainsi que l’inspection visuelle des données montrent la pertinence des relations extraites.
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Modélisation unifiée du document et de son domaine pour une indexation par termes-clés libre et contrôlée

Modélisation unifiée du document et de son domaine pour une indexation par termes-clés libre et contrôlée

Dans cet article, nous avons présenté une méthode à base de graphe permettant de réaliser simultané- ment une indexation par termes-clés libre et contrôlée. Notre méthode, qui étend TopicRank, unifie le graphe des sujets du document à un graphe représentant les termes de son domaine de spécialité, puis les ordonne conjointement. Comparée à l’état de l’art, notre méthode a montré de meilleures perfor- mances en termes de précision, de rappel et de f-mesure. En domaines de spécialité, la connaissance du domaine joue un rôle crucial pour améliorer l’indexation automatique par termes-clés.
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Modélisation de la sémantique formelle des langages de programmation en UML et OCL

Modélisation de la sémantique formelle des langages de programmation en UML et OCL

Unité de recherche INRIA Rennes IRISA, Campus universitaire de Beaulieu - 35042 Rennes Cedex France Unité de recherche INRIA Lorraine : LORIA, Technopôle de Nancy-Brabois - Campus scient[r]

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Modélisation de contextes pour l'annotation sémantique de vidéos

Modélisation de contextes pour l'annotation sémantique de vidéos

This chapter has introduced a new space-time invariant pooling scheme leading to a video attention context that leverages the video space-time information while re- maining invariant to [r]

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