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Capturing and Animating Hand and Finger Motion for 3D Communicative Characters
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In: Wheatland, Nkenge Safiya. (2016). Capturing and Animating Hand and Finger Motion for 3D Communicative Characters. UC Riverside: Computer Science. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/39w9397t (2016)
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Character Modeling through Dialogue for Expressive Natural Language Generation
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Lin, Grace. - : eScholarship, University of California, 2016
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In: Lin, Grace. (2016). Character Modeling through Dialogue for Expressive Natural Language Generation. UC Santa Cruz: Computer Science. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/9c0563w9 (2016)
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Exploring and Supporting Today's Collaborative Writing
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Wang, Dakuo. - : eScholarship, University of California, 2016
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In: Wang, Dakuo. (2016). Exploring and Supporting Today's Collaborative Writing. UC Irvine: Information and Computer Science. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/7441493c (2016)
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Artificial Intelligence as a Tool for Understanding Narrative Choices
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In: Mawhorter, Peter Andrew. (2016). Artificial Intelligence as a Tool for Understanding Narrative Choices. UC Santa Cruz: Computer Science. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/1tn22145 (2016)
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Semantic Interoperability of Multilingual Lexical Resources in Lexical Linked Data ; Interopérabilité Sémantique Multi-lingue des Ressources Lexicales en Données Liées Ouvertes
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01681358 ; Informatique et langage [cs.CL]. Université Grenoble Alpes, 2016. Français. ⟨NNT : 2016GREAM067⟩ (2016)
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Abstract:
When it comes to the construction of multilingual lexico-semantic resources, the first thing that comes to mind is that the resources we want to align, should share the same data model and format (representational interoperability). However, with the emergence of standards such as LMF and their implementation and widespread use for the production of resources as lexical linked data (Ontolex), representational interoperability has ceased to be a major challenge for the production of large-scale multilingual resources. However, as far as the interoperability of sense-level multi-lingual alignments is concerned, a major challenge is the choice of a suitable interlingual pivot. Many resources make the choice of using English senses as the pivot (e.g. BabelNet, EuroWordNet), although this choice leads to a loss of contrast between English senses that are lexicalized with a different words in other languages. The use of acception-based interlingual representations, a solution proposed over 20 years ago, could be viable. However, the manual construction of such language-independent pivot representations is very difficult due to the lack of expert speaking enough languages fluently and algorithms for their automatic constructions have never since materialized, mainly because of the lack of a formal axiomatic characterization that ensures the pre- servation of their correctness properties. In this thesis, we address this issue by first formalizing acception-based interlingual pivot architectures through a set of axiomatic constraints and rules that guarantee their correctness. Then, we propose algorithms for the initial construction and the update (dynamic interoperability) of interlingual acception-based multilingual resources by exploiting the combinatorial properties of pairwise bilingual translation graphs. Secondly, we study the practical considerations of applying our construction algorithms on a tangible resource, DBNary, a resource periodically extracted from Wiktionary in many languages in lexical linked data. ; Lorsqu’il s’agit la construction de ressources lexico-sémantiques multilingues, la première chose qui vient à l’esprit, et la nécessité que les ressources à alignées partagent le même format de données et la même représentations (interopérabilité représentationnelle). Avec l’apparition de standard tels que LMF et leur adaptation au web sémantique pour la production de ressources lexico- sémantiques multilingues en tant que données lexicales liées ouvertes (Ontolex), l’interopérabilité représentationnelle n’est plus un verrou majeur. Cependant, en ce qui concerne l’interopérabilité des alignements multilingues, le choix et la construction du pivot interlingue est l’un des obstacles principaux. Pour nombre de ressources (par ex. BabelNet, EuroWordNet), le choix est fait d’utiliser l’Anglais, ou une autre langue comme pivot interlingue. Ce choix mène à une perte de contraste dans les cas où des sens du Pivot ont des lexicalisations différentes dans la même acception dans plusieurs autres langues. L’utilisation d’une pivot à acceptions interlingues, solution proposée il y a déjà plus de 20 ans, pourrait être viable. Néanmoins, leur construction manuelle est trop ardue du fait du manque d’experts parlant assez de langues et leur construction automatique pose problème du fait de l’absence d’une formalisation et d’une caractérisation axiomatique permettant de garantir leur propriétés. Nous proposons dans cette thèse de d’abord formaliser l’architecture à pivot interlingue par acceptions, en développant une axiomatisation garantissant leurs propriétés. Nous proposons ensuite des algorithmes de construction initiale automatique en utilisant les propriétés combinatoires du graphe des alignements bilingues, mais aussi des algorithmes de mise à jour garantissant l’interopérabilité dynamique. Dans un deuxième temps, nous étudions de manière plus pratique sur DBNary, un extraction périodique de Wiktionary dans de nombreuses éditions de langues, afin de cerner les contraintes pratiques à l’application des algorithmes proposés.
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; Désambigïsation lexicale multilingue; Interopérabilité; Interoperability; Multilingual Lexical Resources; Multilingual Word Sense Disambiguation; Ressources langagières
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01681358v2/file/TCHECHMEDJIEV_2016_diffusion.pdf https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01681358v2/document https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01681358
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Role of gaze in face-to-face interactions and its analysis among social cues ; Le regard dans les interactions lors d’entretiens en face à face et son analyse parmi les signaux sociaux
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In: https://hal-normandie-univ.archives-ouvertes.fr/tel-02552250 ; Traitement des images [eess.IV]. Normandie Université, 2016. Français (2016)
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Surface Realisation from Knowledge Bases ; Bases de Connaissances et Réalisation de Surface
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In: https://hal.inria.fr/tel-01754499 ; Computation and Language [cs.CL]. Université de Lorraine, 2016. English. ⟨NNT : 2016LORR0004⟩ (2016)
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Questioning scientific texts ; Interroger le texte scientifique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01413878 ; Réseaux sociaux et d'information [cs.SI]. Université Toulouse 3 - Paul Sabatier, 2016 (2016)
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RDF Data Interlinking : evaluation of Cross-lingual Methods ; Liage de données RDF : évaluation d'approches interlingues
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01366030 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Grenoble Alpes, 2016. English. ⟨NNT : 2016GREAM011⟩ (2016)
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Semantic Interoperability of Multilingual Lexical Resources as Lexical Linked Data ; Interopérabilité sémantique multilingue des ressources lexicales en données lexicales liées ouvertes
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01425123 ; Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Grenoble Alpes, 2016. Français (2016)
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Textual Inference for Machine Comprehension ; Inférence textuelle pour la compréhension automatique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01317577 ; Computation and Language [cs.CL]. Université Paris Saclay (COmUE), 2016. English. ⟨NNT : 2016SACLS004⟩ (2016)
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Effects and handlers in natural language ; Les effects et les handlers dans le langage naturel
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In: https://hal.inria.fr/tel-01417467 ; Computation and Language [cs.CL]. Université de Lorraine, 2016. English. ⟨NNT : 2016LORR0322⟩ (2016)
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Discriminative Training Procedure for Continuous-Space Translation Models ; Apprentissage discriminant des modèles continus en traduction automatique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01315755 ; Apprentissage [cs.LG]. Université Paris Saclay (COmUE), 2016. Français. ⟨NNT : 2016SACLS071⟩ (2016)
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French Social Media Mining : Expertise and Sentiment ; Fouille des médias sociaux français : expertise et sentiment
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In: https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/tel-01507494 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Montpellier, 2016. English. ⟨NNT : 2016MONTT249⟩ (2016)
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Confidence Measures for Alignment and for Machine Translation ; Mesures de Confiance pour l’Alignement et pour la Traduction Automatique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01399222 ; Signal and Image Processing. Université Paris Saclay (COmUE), 2016. English. ⟨NNT : 2016SACLS270⟩ (2016)
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Automatic processing of Tunisian dialect: construction of linguistic resources ; TRAITEMENT AUTOMATIQUE DU DIALECTE TUNISIEN : CONSTRUCTION DE RESSOURCES LINGUISTIQUES
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02869866 ; Informatique et langage [cs.CL]. Université de Sfax (Tunisie), 2016. Français (2016)
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Construction de dictionnaire électronique des verbes du malgache
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01371850 ; Editions universitaires europeennes, 2016, 978-3-8417-2775-6 ; https://www.editions-ue.com/ (2016)
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Dispositivi formativi e modalità ibride per l’apprendimento linguistico
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01942392 ; 2016 (2016)
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Named Entities for Computational Linguistics
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In: https://hal-inalco.archives-ouvertes.fr/hal-01359440 ; 2016 (2016)
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Handbook Twitter for Research, 2015 / 2016
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01257444 ; France. EMLYON Press, 2016, 978-1523263394. ⟨10.5281/zenodo.44882⟩ (2016)
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