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Unsupervised Word embedding Alignment in the biomedical domain ; Alignement non supervisé d'embeddings de mots dans le domaine biomédical
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In: CIFSD - Conférence Internationale Francophone sur la Science des Données ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03259987 ; CIFSD - Conférence Internationale Francophone sur la Science des Données, Jun 2021, Marseille/Virtuel, France (2021)
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Convertir le Trésor de la Langue Française en Ontolex-Lemon : un zeste de données liées
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In: Journées LIFT 2021 - Linguistique informatique, formelle et de terrain ; https://hal.inria.fr/hal-03463294 ; Journées LIFT 2021 - Linguistique informatique, formelle et de terrain, Dec 2021, Grenoble, France (2021)
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Representation learning of writing style, application to news recommendation ; Apprentissage de la représentation du style écrit, application à la recommandation d’articles d’actualité
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487 ; Apprentissage [cs.LG]. Université Paris-Saclay, 2021. Français. ⟨NNT : 2021UPASG010⟩ (2021)
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Abstract:
User modeling is an essential step when it comes to recommending products and offering services automatically. Social networks are a rich and abundant resource of user data (e.g. shared links, posted messages) that allow to model their interests and preferences. In this thesis, we propose to exploit news articles shared on social networks in order to enrich existing models with a new textual feature: the writing style. This thesis, at the intersection of the fields of natural language processing and recommender systems, focuses on the representation learning of writing style and its application to news recommendation. As a first step, we propose a new representation learning method that aims to project any document into a reference stylometric space. The hypothesis being tested is that such a space can be generalized by a sufficiently large set of reference authors, and that the vector projections of the writings of a "new" author will be stylistically close to the writings of a consistent subset of these reference authors. In a second step, we propose to exploit the stylometric representation for news recommendation by combining it with other representations (e.g. topical, lexical, semantic). We seek to identify the most relevant and complementary characteristics that can allow a more relevant and better quality recommendation of articles. The hypothesis that motivated this work is that the reading choices of individuals are not only influenced by the content (e.g. the theme of news articles, the entities mentioned), but also by the form (i.e. the style that can, for example, be descriptive, satirical, composed of personal anecdotes, interviews). The experiments conducted show that not only does writing style play a role in individuals' reading preferences, but also that, when combined with other textual features, it increases the accuracy and quality of recommendations in terms of diversity, novelty and serendipity. ; La modélisation des utilisateurs est une étape essentielle lorsqu'il s'agit de recommander des produits et proposer des services automatiquement. Les réseaux sociaux sont une ressource riche et abondante de données utilisateur (p. ex. liens partagés, messages postés) permettant de modéliser leurs intérêts et préférences. Dans cette thèse, nous proposons d'exploiter les articles d'actualité partagés sur les réseaux sociaux afin d'enrichir les modèles existants avec une nouvelle caractéristique textuelle : le style écrit. Cette thèse, à l'intersection des domaines du traitement automatique du langage naturel et des systèmes de recommandation, porte sur l'apprentissage de la représentation du style et de son application à la recommandation d'articles d'actualité. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode d'apprentissage de la représentation du texte visant à projeter tout document dans un espace stylométrique de référence. L'hypothèse testée est qu'un tel espace peut être généralisé par un ensemble suffisamment large d'auteurs de référence, et que les projections vectorielles des écrits d'un auteur « nouveau » seront proches, d'un point de vue stylistique, des écrits d'un sous-ensemble consistant de ces auteurs de référence. Dans un second temps, nous proposons d'exploiter la représentation stylométrique du texte pour la recommandation d'articles d'actualité en la combinant à d'autres représentations (p. ex. thématique, lexicale, sémantique). Nous cherchons à identifier les caractéristiques les plus complémentaires pouvant permettre une recommandation d'articles plus pertinente et de meilleure qualité. L'hypothèse ayant motivé ces travaux est que les choix de lecture des individus sont non seulement influencés par le fond (p. ex. le thème des articles d'actualité, les entités mentionnées), mais aussi par la forme (c.-à-d. le style pouvant, par exemple, être descriptif, satirique, composé d'anecdotes personnelles, d'interviews). Les expérimentations effectuées montrent que non seulement le style écrit joue un rôle dans les préférences de lecture des individus, mais aussi que, lorsqu'il est combiné à d'autres caractéristiques textuelles, permet d'augmenter la précision et la qualité des recommandations en termes de diversité, de nouveauté et de sérendipité.
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Keyword:
[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; Apprentissage automatique; Apprentissage profond; Deep learning; Diversité; Diversity; Machine learning; Natural language processing; News recommendation; Recommandation d'articles; Recommender system; Style écrit; Système de recommandation; Traitement automatique du langage naturel; Writing style
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487/file/2021UPASG010_HAY_archivage.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03420487/document
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Automatic sentence simplification using controllable and unsupervised methods ; Simplification automatique de phrases à l'aide de méthodes contrôlables et non supervisées
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03543971 ; Computation and Language [cs.CL]. Sorbonne Université, 2021. English. ⟨NNT : 2021SORUS265⟩ (2021)
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A logistic regression model for predicting child language performance ; Un modèle de régression logistique pour la prédiction du développement langagier chez l'enfant
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In: SIS 2021, 50th Annuale Conference of the Italian Statistical Society" ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03318721 ; SIS 2021, 50th Annuale Conference of the Italian Statistical Society", Jun 2021, Pise, Italy (2021)
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Named Entity Recognition for French medieval charters
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In: Workshop on Natural Language Processing for Digital Humanities ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03503055 ; Workshop on Natural Language Processing for Digital Humanities, Dec 2021, Helsinki, Finland (2021)
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Proofs as games and games as proofs: dialogical semantics for logic and natural language. ; Les preuves vues comme des jeux et réciproquement : sémantique dialogique de langages naturels ou logiques.
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03553000 ; Logic in Computer Science [cs.LO]. Université de Montpellier, 2021. English (2021)
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Proofs as games and games as proofs: dialogical semantics for logic and natural language. ; Les preuves vues comme des jeux et réciproquement : sémantique dialogique de langages naturels ou logiques.
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03553000 ; Logic in Computer Science [cs.LO]. Université de Montpellier, 2021. English (2021)
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L’utilisation du discours spontané pour le diagnostic précoce de la maladie d’Alzheimer
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Une approche computationnelle de la complexité linguistique par le traitement automatique du langage naturel et l'oculométrie
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Marqueurs discursifs de neurodégénérescence liée à la pathologie Alzheimer
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A Hybrid Bi-LSTM-CRF Model for Sequence Labeling Applied to the Sourcing Domain
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In: PFIA-APIA 2020 - 5ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle ; https://hal.inria.fr/hal-02932095 ; PFIA-APIA 2020 - 5ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle, Jun 2020, Angers, France (2020)
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Coreference resolution for spoken French ; Reconnaissance automatique de chaînes de coréférences en français parlé
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02928209 ; Computation and Language [cs.CL]. Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, 2020. English (2020)
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Assisted authoring for avoiding inadequate claims in scientific reporting ; Rédaction assistée pour éviter les affirmations inappropriées dans la rédaction scientifique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02938856 ; Bioinformatics [q-bio.QM]. Université Paris-Saclay; Universiteit van Amsterdam, 2020. English. ⟨NNT : 2020UPASS021⟩ (2020)
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Presuppositions : an experimental investigation ; Présuppositions : une investigation expérimentale
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03170719 ; Philosophy. Université de Lyon, 2020. English. ⟨NNT : 2020LYSEN067⟩ (2020)
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From graphemes to language and to knowledge ; Des graphèmes à la langue et à la connaissance
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02986651 ; Intelligence artificielle [cs.AI]. Université de Bretagne Occidentale, 2020 (2020)
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Une poésie machinique ? Génération automatisée, intelligence artificielle et création littéraire
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In: Communication & langages, N 203, 1, 2020-02-27, pp.151-173 (2020)
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Automatic and Adaptative Emojis Recommendation ; Recommandation automatique et adaptative d'emojis
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In: https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/tel-02491135 ; Informatique et langage [cs.CL]. Aix-Marseille Université, 2019. Français (2019)
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Some Russian Prepositional Constructions through Russian Learner Corpus ; Constructions prépositionnelles russes à travers le corpus des apprenants RLC
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In: AATSEEL (American Association of Teachers of Slavic and East European Languages) Conference ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02099331 ; AATSEEL (American Association of Teachers of Slavic and East European Languages) Conference, Feb 2019, New-Orleans, United States ; https://www.aatseel.org/cfp_program_2019 (2019)
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