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Does infant-directed speech help phonetic learning? A machine learning investigation
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In: ISSN: 0364-0213 ; EISSN: 1551-6709 ; Cognitive Science ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03080098 ; Cognitive Science, Wiley, 2021, 45 (5), ⟨10.1111/cogs.12946⟩ (2021)
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The Impact of Alcohol on L1 versus L2
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In: ISSN: 0023-8309 ; Language and Speech ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03476236 ; Language and Speech, SAGE Publications (UK and US), 2021, 64 (3), pp.681-692. ⟨10.1177/0023830920953169⟩ (2021)
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Management support system and group planning in continuing education ; Système d’aide à la gestion et planification de groupe en formation continue
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03557025 ; Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain. Université de Lille, CRIStAL UMR 9189, 2021. Français (2021)
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Extraction of Narrative Structure from TV Series ; Extraction de la structure narrative de séries TV
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In: https://halshs.archives-ouvertes.fr/tel-03474054 ; Linguistics. Université Paris-Saclay/Université Paris-Sud; LISN; CNRS, 2021. English (2021)
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Abstract:
In the current explosions of multimedia content, there is a need to reorganize a large collection of multimedia documents. Narratives and their structure can help in this regard, particularly, in narratively long and continuous multimedia collections, such as TV series. Current TV series are composed of complex structures involving several intertwined narratives within the same episode and this continues until the last episode of the TV series. In this thesis, we focus on extracting and understanding narrative structure of TV series considering the fusion of multimodal features and narrative elements.Narratives in TV series come in small narrative units, scenes. Hence, working on scene level is the best way to extract and understand the overall narratives. In this thesis, we have proposed a novel way of extracting and understanding narrative structure via scenes linking. To do that, we have investigated scene segmentation which is based on features extracted from neural network models that take into account the visual and textual modalities of TV series. Then, a new way of scene-linking via fuzzy clustering is investigated, at different levels of granularity. The fuzzy clustering takes into consideration the narrative elements of scenes to create the links between them. Inter and intra episode links are created to capture the progression of a narrative throughout the TV series. Next, the most reportable scenes (MRS) are detected, to spotlight the turning points of the narrative structure on the linked scenes. Deep and complex neural network models are investigated for MRS detection by taking multimodal features of scenes. Finally, a visualization and evaluation tool is proposed to display extracted narratives and evaluate them according to a third-party, human intervention. ; À l'ére de l'explosion du contenu multimédia, il est nécessaire de proposer des méthodes automatiques permettant d'organiser les collections de documents multimédia. La structure narrative des collections peut aider à cet égard, en particulier dans les collections multimédia longues et continues, telles que les séries TV. Les séries TV actuelles sont composées de structures complexes impliquant plusieurs récits entrelacés au sein d'un même épisode, et ce jusqu'au dernier épisode de la série TV. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'extraction et la description de la structure narrative des séries TV en considérant la fusion des caractéristiques multimodales et des éléments narratifs. La structure narrative des séries TV est constituée d'unités atomiques narratives, les scènes. Par conséquent, travailler au niveau de la scène est la meilleure façon d'extraire et de comprendre la structure narrative globale. Dans cette thèse, nous avons proposé une nouvelle façon d'extraire et de comprendre la structure narrative en reliant les scènes. Pour ce faire, nous avons étudié la segmentation des scènes en utilisant des caractéristiques extraites de modèles neuronaux qui prennent en compte les modalités visuelles et textuelles des séries TV. Ensuite, nous avons proposé une nouvelle façon de relier les scènes par le biais d'un regroupement flou (fuzzy clustering), à différents niveaux de granularité. Le fuzzy clustering prend en compte les éléments narratifs des scènes pour créer les liens entre eux. Des liens inter et intra épisodes sont créés pour capturer la progression d'un récit tout au long de la série TV. Ensuite, les scènes les plus marquantes (MRS) sont détectées, afin de mettre en évidence les points d'inflexion de la structure narrative à partir des scènes liées. Des modèles neuronaux profonds et complexes sont étudiés pour la détection des MRS à partir des caractéristiques multimodales des scènes. Enfin, un outil de visualisation et d'évaluation est proposé pour afficher les structures narratives extraites et permettre une évaluation humaine.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO]Computer Science [cs]; [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics; [SCCO]Cognitive science; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics; Fusion multimodale; Lien entre scènes; Most Reportable Scenes; Multimodal Fusion; Narrative Structure; Scene Linking; Scènes remarquables; Scenes Segmentation; Segmentation en scènes; Structure narrative
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URL: https://halshs.archives-ouvertes.fr/tel-03474054/file/Berhe_Thesis_HAL.pdf
https://halshs.archives-ouvertes.fr/tel-03474054
https://halshs.archives-ouvertes.fr/tel-03474054/document
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Evolution and differentiation of the cybersecurity communities in three social question and answer sites: A mixed-methods analysis.
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In: PloS one, vol 16, iss 12 (2021)
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A Hierarchical Computational Framework for Social Interaction Understanding: Interactiveness, Shared Attention, Gaze Communication and Triadic Belief Dynamics
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Fan, Lifeng. - : eScholarship, University of California, 2021
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Mapping International Geopolitical Agenda. Continuing National Conceptions of the Emerging European Crisis
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In: ISSN: 2624-909X ; EISSN: 2624-909X ; Frontiers in Big Data ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-03506950 ; Frontiers in Big Data, Frontiers, 2021, 4, ⟨10.3389/fdata.2021.718809⟩ (2021)
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D-Cliques: Compensating for Data Heterogeneity with Topology in Decentralized Federated Learning
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In: https://hal.inria.fr/hal-03498160 ; 2021 (2021)
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Machine Learning of Motion Statistics Reveals the Kinematic Signature of the Identity of a Person in Sign Language
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In: ISSN: 2296-4185 ; Frontiers in Bioengineering and Biotechnology ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03298752 ; Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, Frontiers, 2021, 9, ⟨10.3389/fbioe.2021.710132⟩ (2021)
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Some contributions to computational Bayesian methods with application to phylolinguistics ; Quelques contributions aux méthodes computationnelles bayesiennes, avec applications à la phylolinguistique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03546821 ; Statistics [math.ST]. Université Paris sciences et lettres, 2021. English. ⟨NNT : 2021UPSLD008⟩ (2021)
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A review of data collection practices using electromagnetic articulography
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In: ISSN: 1868-6354 ; Laboratory Phonology : Journal of the Association for Laboratory Phonology ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03476230 ; Laboratory Phonology : Journal of the Association for Laboratory Phonology, De Gruyter, 2021, 12 (1), pp.6. ⟨10.5334/labphon.237⟩ (2021)
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Deux méthodes d’extraction automatique des connaissances pour essayer de comprendre la structuration de la conscience phonologique chez l’enfant
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In: 18e Rencontres du Réseau Français de Phonologie ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03162037 ; 18e Rencontres du Réseau Français de Phonologie, Jul 2021, Clermont-Ferrand, France (2021)
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Multimodal Coarticulation Modeling : Towards the animation of an intelligible talking head ; Modélisation de la coarticulation multimodale : vers l'animation d'une tête parlante intelligible
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In: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03203815 ; Intelligence artificielle [cs.AI]. Université de Lorraine, 2021. Français. ⟨NNT : 2021LORR0019⟩ (2021)
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Modelling repeated paired phonetic measures using linear mixed models with correlated errors
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In: ISSN: 2152-372X ; Case Studies in Business, Industry and Government Statistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03235741 ; Case Studies in Business, Industry and Government Statistics, Société Française de Statistique, 2021, 8, pp.28-46 ; http://csbigs.fr/article/view/811 (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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L'art des controverses ; L'art des controverses: La création pour apprendre
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In: Controverses mode d'emploi ; https://hal.telecom-paris.fr/hal-03140312 ; Presses de la fondation nationale des sciences politiques. Controverses mode d'emploi, pp.307-309, 2021 (2021)
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The Machine in the Garden of Meter and Rythm
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In: Plotting Poetry. On Mechanically-Enhanced Reading ; https://hal.telecom-paris.fr/hal-03255491 ; Bories, Anne-Sophie ; Purnelle, Gérald ; Marchal, Hugues. Plotting Poetry. On Mechanically-Enhanced Reading, Presses universitaires de Liège, 2021, 978-2-87562-280-8 (2021)
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Presence, flow, and narrative absorption questionnaires: a scoping review
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In: Open Research Europe ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03228676 ; Open Research Europe, 2021, 1, pp.11. ⟨10.12688/openreseurope.13277.1⟩ (2021)
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Learning a weather dictionary of atmospheric patterns using Latent Dirichlet Allocation
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03258523 ; 2021 (2021)
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Learning emotions latent representation with CVAE for Text-Driven Expressive AudioVisual Speech Synthesis
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In: ISSN: 0893-6080 ; Neural Networks ; https://hal.inria.fr/hal-03204193 ; Neural Networks, Elsevier, 2021, 141, pp.315-329. ⟨10.1016/j.neunet.2021.04.021⟩ (2021)
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