Thematische Bibliographien / Réseaux neuronaux (informatique) – Traitement automatique du langage naturel / Dissertationen
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Dissertationen zum Thema „Réseaux neuronaux (informatique) – Traitement automatique du langage naturel“

Autor: Grafiati
Veröffentlicht am 25. Mai 2024
Zuletzt aktualisiert am 31. Juli 2025

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Jodouin, Jean-François. "Réseaux de neurones et traitement du langage naturel : étude des réseaux de neurones récurrents et de leurs représentations." Paris 11, 1993. http://www.theses.fr/1993PA112079.

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Le but de ce travail a été d'évaluer les possibilités d'application des réseaux connexionnistes aux taches de haut niveau comme le traitement du langage naturel (tln). Un travail de réflexion a permis de cerner les types de réseaux et les techniques de représentation propices à ce domaine d'application. Deux réseaux de la classe des réseaux récurrents à couches ont été sélectionnés pour des études approfondies: le simple récurrent network et le time-unfolding network (tun). Le perceptron multicouches a servi d'étalon. Un domaine d'application mettant à l'épreuve la mémoire et les capacités de
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Bardet, Adrien. "Architectures neuronales multilingues pour le traitement automatique des langues naturelles." Thesis, Le Mans, 2021. http://www.theses.fr/2021LEMA1002.

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La traduction des langues est devenue un besoin essentiel pour la communication entre humains dans un monde où les possibilités de communication s'élargissent. La traduction automatique est une réponse à l'évolution de ce besoin.Plus récemment, la traduction automatique neuronale s'est imposée avec les grandes performances des systèmes neuronaux qui ouvrent une nouvelle aire de l'apprentissage automatique. Les systèmes neuronaux exploitent de grandes quantités de données pour apprendre à réaliser une tâche automatiquement. Dans le cadre de la traduction automatique, les quantités de données pa
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Kodelja, Bonan Dorian. "Prise en compte du contexte inter-phrastique pour l'extraction d'événements supervisée." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASS005.

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Un des principaux pans du traitement automatique des langues (TAL) est l'extraction sous forme structurée des informations contenues dans un document. Cette extraction est généralement constituée de trois étapes : l'extraction d'entités nommées, des relations les liant au sein du texte et enfin celle des événements. Cette étape est communément considérée comme la plus difficile de la chaîne d'extraction. La notion d'événement recouvre différents phénomènes caractérisés par un nombre variable d'actants. L'extraction d'événements consiste alors à identifier la présence d'un événement puis à en d
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Godey, Nathan. "Improving Representations for Language Modeling." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2024SORUS649.pdf.

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Le domaine du traitement automatique du langage a récemment connu un changement de paradigme majeur qui a conduit à des améliorations remarquables par rapport aux capacités perçues des systèmes résultants. Ce changement, à savoir l'avènement des systèmes génératifs en lieu et place des systèmes prédictifs, a induit un changement profond dans les objectifs implicites des systèmes linguistiques basés sur l'apprentissage profond : alors que l'objectif des anciennes méthodes était d'extraire des caractéristiques pertinentes à partir d'énoncés textuels en utilisant l'auto-supervision, nous essayons
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Janod, Killian. "La représentation des documents par réseaux de neurones pour la compréhension de documents parlés." Thesis, Avignon, 2017. http://www.theses.fr/2017AVIG0222/document.

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Les méthodes de compréhension de la parole visent à extraire des éléments de sens pertinents du signal parlé. On distingue principalement deux catégories dans la compréhension du signal parlé : la compréhension de dialogues homme/machine et la compréhension de dialogues homme/homme. En fonction du type de conversation, la structure des dialogues et les objectifs de compréhension varient. Cependant, dans les deux cas, les systèmes automatiques reposent le plus souvent sur une étape de reconnaissance automatique de la parole pour réaliser une transcription textuelle du signal parlé. Les systèmes
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Ramachandra, Rao Sanjay Kamath. "Question Answering with Hybrid Data and Models." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASS024.

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La recherche de réponses à des questions relève de deux disciplines : le traitement du langage naturel et la recherche d’information. L’émergence de l’apprentissage profond dans plusieurs domaines de recherche tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel etc. a conduit à l’émergence de modèles de bout en bout. Les travaux actuels de l’état de l’art en question-réponse (QR) visent à mettre en oeuvre de tels modèles. Dans le cadre du projet GoASQ, l’objectif est d’étudier, comparer et combiner différentes approches pour répondre à des questions formulées en langage naturel
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Petit, Alban. "Structured prediction methods for semantic parsing." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG002.

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L'analyse sémantique est une tâche qui consiste à produire une représentation formelle manipulable par un ordinateur à partir d'un énoncé en langage naturel. Il s'agit d'une tâche majeure dans le traitement automatique des langues avec plusieurs applications comme le développement de systèmes de question-réponse ou la génération de code entre autres. Ces dernières années, les approches fondées sur les réseaux de neurones, et en particulier les architectures séquence-à-séquence, ont démontré de très bonnes performances pour cette tâche. Cependant, plusieurs travaux ont mis en avant les limites
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Renaud, Jeremy. "Amélioration de la prédiction des commandes des pharmacies auprès de la CERP RRM." Electronic Thesis or Diss., Bourgogne Franche-Comté, 2024. http://www.theses.fr/2024UBFCD010.

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La CERP Rhin Rhone Méditerranée (CERP RRM) est un grossiste répartiteur qui doit assurer l’approvisionnement de pharmacies. Le secteur du médicament, malgré l'évolution récente de la logistique hospitalière, manque considérablement d'outils d'aide à la décision. Le but de la thèse est de mettre en place un système prédictif pour l’ensemble des clients CERP afin de prévoir les commandes avec la meilleure précision possible. Les données sont essentiellement sous forme de séries temporelles.Dans un premier temps, les travaux de cette thèse ont été de faire un état de l’art des technologies de pré
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Xiao, Chunyang. "Neural-Symbolic Learning for Semantic Parsing." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0268.

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Notre but dans cette thèse est de construire un système qui réponde à une question en langue naturelle (NL) en représentant sa sémantique comme une forme logique (LF) et ensuite en calculant une réponse en exécutant cette LF sur une base de connaissances. La partie centrale d'un tel système est l'analyseur sémantique qui transforme les questions en formes logiques. Notre objectif est de construire des analyseurs sémantiques performants en apprenant à partir de paires (NL, LF). Nous proposons de combiner des réseaux neuronaux récurrents (RNN) avec des connaissances préalables symboliques exprim
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Ngo, Ho Anh Khoa. "Generative Probabilistic Alignment Models for Words and Subwords : a Systematic Exploration of the Limits and Potentials of Neural Parametrizations." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG014.

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L'alignement consiste à mettre en correspondance des unités au sein de bitextes, associant un texte en langue source et sa traduction dans une langue cible. L'alignement peut se concevoir à plusieurs niveaux: entre phrases, entre groupes de mots, entre mots, voire à un niveau plus fin lorsque l'une des langues est morphologiquement complexe, ce qui implique d'aligner des fragments de mot (morphèmes). L'alignement peut être envisagé également sur des structures linguistiques plus complexes des arbres ou des graphes. Il s'agit d'une tâche complexe, sous-spécifiée, que les humains réalisent avec
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Parcollet, Titouan. "Quaternion neural networks A survey of quaternion neural networks - Chapter 2 Real to H-space Autoencoders for Theme Identification in Telephone Conversations - Chapter 7." Thesis, Avignon, 2019. http://www.theses.fr/2019AVIG0233.

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Au cours des dernières années, l’apprentissage profond est devenu l’approche privilégiée pour le développement d’une intelligence artificielle moderne (IA). L’augmentation importante de la puissance de calcul, ainsi que la quantité sans cesse croissante de données disponibles ont fait des réseaux de neurones profonds la solution la plus performante pour la resolution de problèmes complexes. Cependant, la capacité à parfaitement représenter la multidimensionalité des données réelles reste un défi majeur pour les architectures neuronales artificielles.Pour résoudre ce problème, les réseaux de ne
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Tafforeau, Jérémie. "Modèle joint pour le traitement automatique de la langue : perspectives au travers des réseaux de neurones." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0430/document.

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Les recherches en Traitement Automatique des Langues (TAL) ont identifié différents niveaux d'analyse lexicale, syntaxique et sémantique. Il en découle un découpage hiérarchique des différentes tâches à réaliser afin d'analyser un énoncé. Les systèmes classiques du TAL reposent sur des analyseurs indépendants disposés en cascade au sein de chaînes de traitement (pipelines). Cette approche présente un certain nombre de limitations : la dépendance des modèles à la sélection empirique des traits, le cumul des erreurs dans le pipeline et la sensibilité au changement de domaine. Ces limitations peu
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Rabhi, Sara. "Optimized deep learning-based multimodal method for irregular medical timestamped data." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS003.

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L'adoption des dossiers médicaux électroniques dans les systèmes d'information des hôpitaux a conduit à la définition de bases de données regroupant divers types de données telles que des notes cliniques textuelles, des événements médicaux longitudinaux et des informations statiques sur les patients. Toutefois, les données ne sont renseignées que lors des consultations médicales ou des séjours hospitaliers. La fréquence de ces visites varie selon l’état de santé du patient. Ainsi, un système capable d'exploiter les différents types de données collectées à différentes échelles de temps est esse
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Piat, Guilhem Xavier. "Incorporating expert knowledge in deep neural networks for domain adaptation in natural language processing." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG087.

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Les Modèles de Langage (LMs) de pointe sont capables de converser, résumer, traduire, résoudre des problèmes inédits, raisonner, et manipuler des concepts abstraits à niveau quasi-humain. Cependant, pour acquérir ces capacités, et en particulier pour acquérir une forme de ``bon sens'' ou des connaissances spécifiques à un domaine, ils requièrent de vastes quantités de texte, qui ne sont pas disponibles pour toutes les langues ou tous les domaines. De surcroît, leurs besoins en puissance de calcul ne sont atteignables que par quelques organisations, limitant leur spécificité ainsi que leur appl
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Delecraz, Sébastien. "Approches jointes texte/image pour la compréhension multimodale de documents." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2018. http://www.theses.fr/2018AIXM0634.

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Les mécanismes de compréhension chez l'être humain sont par essence multimodaux. Comprendre le monde qui l'entoure revient chez l'être humain à fusionner l'information issue de l'ensemble de ses récepteurs sensoriels. La plupart des documents utilisés en traitement automatique de l'information sont multimodaux. Par exemple, du texte et des images dans des documents textuels ou des images et du son dans des documents vidéo. Cependant, les traitements qui leurs sont appliqués sont le plus souvent monomodaux. Le but de cette thèse est de proposer des traitements joints s'appliquant principalement
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Le, Berre Guillaume. "Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0074.

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Il est de notoriété que les modèles d'apprentissage profond sont sensibles aux biais qui peuvent être présents dans les données utilisées pour l'apprentissage. Ces biais qui peuvent être définis comme de l'information inutile ou préjudiciable pour la tâche considérée, peuvent être de différentes natures: on peut par exemple trouver des biais dans les styles d'écriture utilisés, mais aussi des biais bien plus problématiques portant sur le sexe ou l'origine ethnique des individus. Ces biais peuvent provenir de différentes sources, comme des annotateurs ayant créé les bases de données, ou bien du
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Strub, Florian. "Développement de modèles multimodaux interactifs pour l'apprentissage du langage dans des environnements visuels." Thesis, Lille 1, 2020. http://www.theses.fr/2020LIL1I030.

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Alors que nous nous représentons le monde au travers de nos sens, de notre langage et de nos interactions, chacun de ces domaines a été historiquement étudié de manière indépendante en apprentissage automatique. Heureusement, ce cloisonnement tend à se défaire grâce aux dernières avancées en apprentissage profond, ce qui a conduit à l'uniformisation de l'extraction des données au travers des communautés. Cependant, les architectures neuronales multimodales n'en sont qu'à leurs premiers balbutiements et l’apprentissage par renforcement profond est encore souvent restreint à des environnements l
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Francis, Danny. "Représentations sémantiques d'images et de vidéos." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS605.

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Des travaux de recherche récents en apprentissage profond ont permis d’améliorer significativement les performances des modèles multimédias : avec la création de grands jeux de données d’images ou de vidéos annotées, les réseaux de neurones profonds ont surpassé les modèles précédemment utilisés dans la plupart des cas. Dans cette thèse, nous avons développé de nouveaux modèles neuronaux profonds permettant de générer des représentations sémantiques d’images et de vidéos. Nous nous sommes intéressés à deux tâches principales : l’appariement d’images ou de vidéos et de textes, et la génération
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Veron, Mathilde. "Systèmes de dialogue apprenant tout au long de leur vie : de l'élaboration à l'évaluation." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG089.

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Les systèmes de dialogue orientés tâche, plus communément appelés chatbots, ont pour but de réaliser des tâches et de fournir des informations à la demande d’un utilisateur dans le cadre d’une conversation et d’un domaine précis (e.g. réservation d’un billet de train). Ces systèmes ont été largement adoptés par de nombreuses entreprises. Cependant, ils souffrent en pratique de certaines limitations : (1) ils sont dépendants des données d’entraînement nécessaires afin d’obtenir un système performant, (2) ils manquent de flexibilité et sont peu performants dès que le cas de figure rencontré en p
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Xiao, Chunyang. "Neural-Symbolic Learning for Semantic Parsing." Thesis, Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0268/document.

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Notre but dans cette thèse est de construire un système qui réponde à une question en langue naturelle (NL) en représentant sa sémantique comme une forme logique (LF) et ensuite en calculant une réponse en exécutant cette LF sur une base de connaissances. La partie centrale d'un tel système est l'analyseur sémantique qui transforme les questions en formes logiques. Notre objectif est de construire des analyseurs sémantiques performants en apprenant à partir de paires (NL, LF). Nous proposons de combiner des réseaux neuronaux récurrents (RNN) avec des connaissances préalables symboliques exprim
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Ortiz, Suarez Pedro. "A Data-driven Approach to Natural Language Processing for Contemporary and Historical French." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS155.

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Depuis plusieurs années, les approches neuronales ont régulièrement amélioré l'état de l'art du traitement automatique des langues (TAL) sur une grande variété de tâches. L'un des principaux facteurs ayant permis ces progrès continus est l'utilisation de techniques d'apprentissage par transfert. Ces méthodes consistent à partir d'un modèle pré-entraîné et à le réutiliser, avec peu ou pas d'entraînement supplémentaire, pour traiter d'autres tâches. Même si ces modèles présentent des avantages évidents, leur principal inconvénient est la quantité de données nécessaire pour les pré-entraîner. Ain
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Cadène, Rémi. "Deep Multimodal Learning for Vision and Language Processing." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS277.

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Les technologies du numérique ont joué un rôle déterminant dans la transformation de notre société. Des méthodes statistiques récentes ont été déployées avec succès afin d’automatiser le traitement de la quantité croissante d’images, de vidéos et de textes que nous produisons quotidiennement. En particulier, les réseaux de neurones profonds ont été adopté par les communautés de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel pour leur capacité à interpréter le contenu des images et des textes une fois entraînés sur de grands ensembles de données. Les prog
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Benamar, Alexandra. "Évaluation et adaptation de plongements lexicaux au domaine à travers l'exploitation de connaissances syntaxiques et sémantiques." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG035.

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Les modèles de plongements lexicaux se sont imposés comme les modèles de représentation les plus populaires en TAL. Afin d'obtenir de bonnes performances, ils nécessitent d'être entraînés sur de grands corpus de données provenant principalement du domaine général et sont fréquemment affinés pour être appliqués à des données de spécialité. Cependant, l'affinage des données est une pratique coûteuse en termes de ressources et son efficacité est controversée.Dans le cadre de cette thèse, nous évaluons l'utilisation de modèles de plongements lexicaux sur des corpus de spécialité et nous montrons q
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Alkan, Atilla Kaan. "Natural Language Processing for Analyzing Messages of Astrophysical Observations." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG114.

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Cette thèse aborde l’un des défis majeurs dans l’analyse de textes non structurés en astrophysique : l’extraction et la synthèse d’information sur des objets célestes à partir de rapports d’observation astronomique. L'extraction d'information (EI) est un sous-domaine clé du traitement automatique des langues (TAL), qui vise à transformer des textes non structurés en une représentation formelle et exploitable, permettant ainsi de structurer les connaissances contenues dans les documents. Les tâches classiques de l’EI incluent la reconnaissance d’entités nommées (REN), l'extraction de relations,
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Labeau, Matthieu. "Neural language models : Dealing with large vocabularies." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS313/document.

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Le travail présenté dans cette thèse explore les méthodes pratiques utilisées pour faciliter l'entraînement et améliorer les performances des modèles de langues munis de très grands vocabulaires. La principale limite à l'utilisation des modèles de langue neuronaux est leur coût computationnel: il dépend de la taille du vocabulaire avec laquelle il grandit linéairement. La façon la plus aisée de réduire le temps de calcul de ces modèles reste de limiter la taille du vocabulaire, ce qui est loin d'être satisfaisant pour de nombreuses tâches. La plupart des méthodes existantes pour l'entraînement
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Bannour, Nesrine. "Information Extraction from Electronic Health Records : Studies on temporal ordering, privacy and environmental impact." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG082.

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L'extraction automatique des informations contenues dans les Dossiers Patients Informatisés (DPIs) est cruciale pour améliorer la recherche clinique. Or, la plupart des informations sont sous forme de texte non structuré. La complexité et le caractère confidentiel du texte clinique présente des défis supplémentaires. Par conséquent, le partage de données est difficile dans la pratique et est strictement encadré par des réglementations. Les modèles neuronaux offrent de bons résultats pour l'extraction d'informations. Mais ils nécessitent de grandes quantités de données annotées, qui sont souven
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Barhoumi, Amira. "Une approche neuronale pour l’analyse d’opinions en arabe." Thesis, Le Mans, 2020. http://www.theses.fr/2020LEMA1022.

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Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’analyse d’opinions en arabe. Son objectif consiste à déterminer la polarité globale d’un énoncé textuel donné écrit en Arabe standard moderne (ASM) ou dialectes arabes. Cette thématique est un domaine de recherche en plein essor et a fait l’objet de nombreuses études avec une majorité de travaux actuels traitant des langues indo-européennes, en particulier la langue anglaise. Une des difficultés à laquelle se confronte cette thèse est le traitement de la langue arabe qui est une langue morphologiquement riche avec une grande variabilité
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Delecraz, Sébastien. "Approches jointes texte/image pour la compréhension multimodale de documents." Thesis, Aix-Marseille, 2018. http://www.theses.fr/2018AIXM0634/document.

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Annotation:
Les mécanismes de compréhension chez l'être humain sont par essence multimodaux. Comprendre le monde qui l'entoure revient chez l'être humain à fusionner l'information issue de l'ensemble de ses récepteurs sensoriels. La plupart des documents utilisés en traitement automatique de l'information sont multimodaux. Par exemple, du texte et des images dans des documents textuels ou des images et du son dans des documents vidéo. Cependant, les traitements qui leurs sont appliqués sont le plus souvent monomodaux. Le but de cette thèse est de proposer des traitements joints s'appliquant principalement
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Zablocki, Éloi. "Multimodal machine learning : complementarity of textual and visual contexts." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS409.

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L'interaction entre le langage et la vision reste relativement peu explorée malgré un intérêt grandissant. Au-delà des différences triviales entre textes et images, ces deux modalités portent des sémantiques distinctes. D'une part, le langage peut exprimer une sémantique de haut niveau sur le monde, mais il est biaisé dans le sens qu’une grande partie de son contenu est implicite (sens commun). D'autre part, les images sont des agrégats de niveaux inférieurs informations, mais elles donnent accès plus directement aux statistiques du monde réel et peuvent être utilisées pour ancrer l'apprentiss
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Montariol, Syrielle. "Models of diachronic semantic change using word embeddings." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG006.

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Dans cette thèse, nous étudions les changements lexico-sémantiques : les variations temporelles dans l'usage et la signification des mots, également appelé extit{diachronie}. Ces changements reflètent l'évolution de divers aspects de la société tels que l'environnement technologique et culturel.Nous explorons et évaluons des méthodes de construction de plongements lexicaux variant dans le temps afin d'analyser l'évolution du language. Nous utilisont notamment des plongements contextualisés à partir de modèles de langue pré-entraînés tels que BERT.Nous proposons plusieurs approches pour extrair
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Meftah, Sara. "Neural Transfer Learning for Domain Adaptation in Natural Language Processing." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG021.

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Les méthodes d’apprentissage automatique qui reposent sur les Réseaux de Neurones (RNs) ont démontré des performances de prédiction qui s'approchent de plus en plus de la performance humaine dans plusieurs applications du Traitement Automatique de la Langue (TAL) qui bénéficient de la capacité des différentes architectures des RNs à généraliser à partir des régularités apprises à partir d'exemples d'apprentissage. Toutefois, ces modèles sont limités par leur dépendance aux données annotées. En effet, pour être performants, ces modèles neuronaux ont besoin de corpus annotés de taille importante
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Menad, Safaa. "Enrichissement et alignement sémantique d'οntοlοgies biοmédicales par mοdèles de langue". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMR104.

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La première partie de cette thèse traite de la conception de modèles neuronaux siamois entraînés pour la similarité sémantique entre textes biomédicaux et de leur application à des tâches de TAL sur des documents biomédicaux. L’entraînement de ces modèles a été réalisé en plongeant les titres et résumés du corpus PubMed avec le thésaurus MeSH dans un même espace de représentation. Dans la seconde partie nous utilisons ces modèles pour aligner et enrichir les terminologies de l’UMLS (Unified Medical Language System) et automatiser l’intégration de nouvelles relations entre concepts similaires p
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Schaub, Léon-Paul. "Dimensions mémorielles de l'interaction écrite humain-machine ˸ une approche cognitive par les modèles mnémoniques pour la détection et la correction des incohérences du système dans les dialogues orientés-tâche." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG023.

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Dans ce travail, nous nous intéressons à la place des systèmes de dialogue orientés-tâche à la fois dans le traitement automatique des langues, et dans l’interaction humain-machine. Nous nous concentrons plus particulièrement sur la différence de traitement de l’information et de l’utilisation de la mémoire, d’un tour de parole à l’autre, par l’humain et la machine, pendant une conversation écrite de type clavardage. Après avoir étudié les mécanismes de rétention et de rappel mémoriels chez l’humain durant un dialogue, en particulier dans l'accomplissement d'une tâche, nous émettons l’hypothès
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Coavoux, Maximin. "Discontinuous constituency parsing of morphologically rich languages." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2017. http://www.theses.fr/2017USPCC032.

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L’analyse syntaxique consiste à prédire la représentation syntaxique de phrases en langue naturelle sous la forme d’arbres syntaxiques. Cette tâche pose des problèmes particuliers pour les langues non-configurationnelles ou qui ont une morphologie flexionnelle plus riche que celle de l’anglais. En particulier, ces langues manifestent une dispersion lexicale problématique, des variations d’ordre des mots plus fréquentes et nécessitent de prendre en compte la structure interne des mots-formes pour permettre une analyse syntaxique de qualité satisfaisante. Dans cette thèse, nous nous plaçons dans
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Belissen, Valentin. "From Sign Recognition to Automatic Sign Language Understanding : Addressing the Non-Conventionalized Units." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASG064.

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Les langues des signes (LS) se sont développées naturellement au sein des communautés de Sourds. Ne disposant pas de forme écrite, ce sont des langues orales, utilisant les canaux gestuel pour l’expression et visuel pour la réception. Ces langues peu dotées ne font pas l'objet d'un large consensus au niveau de leur description linguistique. Elles intègrent des signes lexicaux, c’est-à-dire des unités conventionnalisées du langage dont la forme est supposée arbitraire, mais aussi – et à la différence des langues vocales, si on ne considère pas la gestualité co-verbale – des structures iconiques
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Djioua, Brahim. "Modélisation informatique d'une base de connaissances lexicales (DISSC) : réseaux polysémiques et schémas sémantico-cognitifs." Paris 4, 2000. http://www.theses.fr/2000PA040180.

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La thèse décrit une méthodologie de construction automatique d'un lexique verbal en vue d'une utilisation didactique par des linguistes et lors d'un traitement automatique de textes écrits. Le lexique verbal est basé sur un langage de représentation appelé représentation sémantico-cognitif (RSC) s'appuyant sur un ensemble de relateurs et de primitives sémantico-cognitives typées. Un schème sémantico-cognitif (SSC) représente, au sein d'une structure abstraite, la signification d'une occurrence d'un verbe insérée dans un contexte précis. Chaque verbe polysémique se voit associer non pas une rep
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Linhares, Pontes Elvys. "Compressive Cross-Language Text Summarization." Thesis, Avignon, 2018. http://www.theses.fr/2018AVIG0232/document.

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La popularisation des réseaux sociaux et des documents numériques a rapidement accru l'information disponible sur Internet. Cependant, cette quantité massive de données ne peut pas être analysée manuellement. Parmi les applications existantes du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), nous nous intéressons dans cette thèse au résumé cross-lingue de texte, autrement dit à la production de résumés dans une langue différente de celle des documents sources. Nous analysons également d'autres tâches du TALN (la représentation des mots, la similarité sémantique ou encore la compression de p
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Aissa, Wafa. "Réseaux de modules neuronaux pour un raisonnement visuel compositionnel." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2023. http://www.theses.fr/2023HESAC033.

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Cette thèse de doctorat porte sur le raisonnement visuel compositionnel. Lorsqu'on présente une paire image-question à un modèle de réseau de neurones, notre objectif est que le modèle réponde à la question en suivant une chaîne de raisonnement définie par un programme. Nous évaluons la capacité de raisonnement du modèle dans le cadre de la Question Réponse Visuelle (QRV). La QRV compositionnelle décompose les questions complexes en sous-problèmes modulaires plus simples. Ces sous-problèmes incluent des compétences de raisonnement telles que la détection d'objets et d'attributs, la détection d
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Tian, Tian. "Domain Adaptation and Model Combination for the Annotation of Multi-source, Multi-domain Texts." Thesis, Paris 3, 2019. http://www.theses.fr/2019PA030003.

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Internet propose aujourd’hui aux utilisateurs de services en ligne de commenter, d’éditer et de partager leurs points de vue sur différents sujets de discussion. Ce type de contenu est maintenant devenu la ressource principale pour les analyses d’opinions sur Internet. Néanmoins, à cause des abréviations, du bruit, des fautes d’orthographe et toutes autres sortes de problèmes, les outils de traitements automatiques des langues, y compris les reconnaisseurs d’entités nommées et les étiqueteurs automatiques morphosyntaxiques, ont des performances plus faibles que sur les textes bien-formés (Ritt
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Tourille, Julien. "Extracting Clinical Event Timelines : Temporal Information Extraction and Coreference Resolution in Electronic Health Records." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS603/document.

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Les dossiers patients électroniques contiennent des informations importantes pour la santé publique. La majeure partie de ces informations est contenue dans des documents rédigés en langue naturelle. Bien que le texte texte soit pertinent pour décrire des concepts médicaux complexes, il est difficile d'utiliser cette source de données pour l'aide à la décision, la recherche clinique ou l'analyse statistique.Parmi toutes les informations cliniques intéressantes présentes dans ces dossiers, la chronologie médicale du patient est l'une des plus importantes. Être capable d'extraire automatiquement
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Colin, Émilie. "Traitement automatique des langues et génération automatique d'exercices de grammaire." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0059.

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Le thème support de cette thèse la génération de paraphrases sur support neuronal. Nos perspectives sont éducatives : créer des exercices de grammaire pour le français. La paraphrase est une opération de reformulation. Nos travaux tendent à attester que les modèles séquence vers séquence ne sont pas de simples répétiteurs mais peuvent apprendre la syntaxe. Nous avons montré, en combinant divers modèles, que la représentation de l'information sous de multiples formes (en utilisant de la donnée formelle (RDF), couplée à du texte pour l'étendre ou le réduire, ou encore seulement du texte) permet
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Sourty, Raphael. "Apprentissage de représentation de graphes de connaissances et enrichissement de modèles de langue pré-entraînés par les graphes de connaissances : approches basées sur les modèles de distillation." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30337.

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Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine en pleine expansion axé sur le développement d'algorithmes et de systèmes permettant de comprendre et de manipuler les données du langage naturel. La capacité à traiter et à analyser efficacement les données du langage naturel est devenue de plus en plus importante ces dernières années, car le volume de données textuelles générées par les individus, les organisations et la société dans son ensemble continue de croître de façon significative. Les graphes de connaissances sont des structures qui encodent des informations sur les entités et le
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Caglayan, Ozan. "Multimodal Machine Translation." Thesis, Le Mans, 2019. http://www.theses.fr/2019LEMA1016/document.

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La traduction automatique vise à traduire des documents d’une langue à une autre sans l’intervention humaine. Avec l’apparition des réseaux de neurones profonds (DNN), la traduction automatique neuronale(NMT) a commencé à dominer le domaine, atteignant l’état de l’art pour de nombreuses langues. NMT a également ravivé l’intérêt pour la traduction basée sur l’interlangue grâce à la manière dont elle place la tâche dans un cadre encodeur-décodeur en passant par des représentations latentes. Combiné avec la flexibilité architecturale des DNN, ce cadre a aussi ouvert une piste de recherche sur la
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Enguehard, Chantal. "Acquisition naturelle automatique d'un réseau sémantique." Compiègne, 1992. http://www.theses.fr/1992COMPD527.

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Cette recherche se situe dans le domaine des systèmes de documentation. Nous présentons un état de l'art des méthodes d'indexation automatique dont nous détaillons la partie concernant la sélection de thésaurus. Ensuite, nous exposons nos hypothèses et le système ANA (Apprentissage Naturel Automatique) que nous avons développé. Le système ANA effectue automatiquement l'extraction de la terminologie d'un domaine et structure cet ensemble de concepts en un réseau sémantique. Cette acquisition de connaissances est fondée sur l'étude de textes libres. Le système n'utilise ni grammaire ni dictionna
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Laï-King, Mathieu. "Qualité des articles de recherche et modèles de langue neuronaux : applications au domaine biomédical." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASG031.

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La qualité des articles de recherche dans le domaine biomédical est importante, elle permet par exemple d'assurer une prise de décision clinique correcte par les médecins. Cependant, l'augmentation du nombre d'articles publiés chaque année rend l'évaluation de cette qualité par des experts difficile. Ainsi, l'utilisation de méthodes de traitement automatique des langues (TAL) peut s'avérer utile pour les assister. Cette qualité peut également être un enjeu pour l'apprentissage des modèles utilisés en TAL pour les tâches du domaine biomédical. En effet, ces modèles sont souvent ajustés sur de l
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Poitevin, Christine. "Contribution à une définition du domaine des industries de la langue : l'élucidation des statuts juridiques." Paris 8, 1993. http://www.theses.fr/1993PA080861.

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Le traitement automatique du langage naturel, parlé par les humains, est devenu progressivement un champ d'applications industrielles. Le concept industries de la langue désigne l'ensemble des activités qui visent à faire manipuler, interpréter ou générer par des machines le langage naturel écrit ou parlé par les humains. Ces activités vont de la recherche au commerce, en passant par le développement industriel de produits. Mais les investissements nécessaires à la réalisation de produits du secteur des industries de la langue ne peuvent être consentis dans un environnement juridique qui n'app
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Gruer, Juan Pablo. "Eléments de synchronisation pour un langage temps-réel de commande de procédés." Mulhouse, 1989. http://www.theses.fr/1989MULH0105.

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Marzinotto, Gabriel. "Semantic frame based analysis using machine learning techniques : improving the cross-domain generalization of semantic parsers." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2019. http://www.theses.fr/2019AIXM0483.

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Rendre les analyseurs sémantiques robustes aux variations lexicales et stylistiques est un véritable défi pour de nombreuses applications industrielles. De nos jours, l'analyse sémantique nécessite de corpus annotés spécifiques à chaque domaine afin de garantir des performances acceptables. Les techniques d'apprenti-ssage par transfert sont largement étudiées et adoptées pour résoudre ce problème de manque de robustesse et la stratégie la plus courante consiste à utiliser des représentations de mots pré-formés. Cependant, les meilleurs analyseurs montrent toujours une dégradation significative
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Laugier, Léo. "Analysis and control of online interactions through neural natural language processing." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT035.

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Le traitement automatique du langage naturel est motivé par des applications où les ordinateurs doivent acquérir une compréhension sémantique et syntaxique du langage humain. Récemment, le domaine a été impacté par un changement de paradigme. Les architectures d'apprentissage profond couplées à des techniques d'apprentissage auto-supervisé sont devenues le cœur des modèles correspondant à l'état de l'art en compréhension et génération du langage naturel. Parfois considérés comme des “foundation models”, ces systèmes ouvrent la voie à de nouveaux cas d'utilisation. Née d'un partenariat académiq
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Soriano-Morales, Edmundo-Pavel. "Hypergraphs and information fusion for term representation enrichment : applications to named entity recognition and word sense disambiguation." Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSE2009/document.

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Donner du sens aux données textuelles est une besoin essentielle pour faire les ordinateurs comprendre notre langage. Pour extraire des informations exploitables du texte, nous devons les représenter avec des descripteurs avant d’utiliser des techniques d’apprentissage. Dans ce sens, le but de cette thèse est de faire la lumière sur les représentations hétérogènes des mots et sur la façon de les exploiter tout en abordant leur nature implicitement éparse.Dans un premier temps, nous proposons un modèle de réseau basé sur des hypergraphes qui contient des données linguistiques hétérogènes dans u
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