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All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year Sort by creator [A → Z]' creator [Z → A]' publishing year ↑ (asc)' publishing year ↓ (desc)' title [A → Z]' title [Z → A]' Simple Search Hits 1 – 19 of 19 1 Littérature et intelligence artificielle Brunet, Étienne; Lebart, Ludovic; Vanni, Laurent In: L'intelligence artificielle des textes ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03240145 ; D. Mayaffre, L. Vanni. L'intelligence artificielle des textes, Honoré Champion, pp.73-130, 2021, Lettres Numériques, 9782745356406 (2021) BASE Show details 2 Intelligence artificielle et discours politique. Quelles plus-values interprétatives ? Application aux corpus parlementaire et présidentiel contemporains Guaresi, Magali; Mayaffre, Damon In: L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03347997 ; L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation, 17, Honoré Champion, pp.131-182, 2021, Lettres numériques, 9782815937467 (2021) BASE Show details 3 Intelligence artificielle et discours politique Le cas d'Emmanuel Macron (2017-2021) Mayaffre, Damon In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03522615 ; 3ème cycle. Collège de France - Séminaire "Migrations et sociétés", France. 2021 ; Collège de France - Séminaire "Migrations et sociétés" (2021) BASE Show details 4 L'intelligence artificielle des textes. Présentation Mayaffre, Damon; Vanni, Laurent In: L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03344917 ; L'intelligence artificielle des textes. Des algorithmes à l'interprétation, Honoré Champion, pp.9-14, 2021, Lettres numériques, 978-2-7453-5640-6 (2021) BASE Show details 5 DeepFLE : la plateforme pour évaluer le niveau d’un texte selon le CECRL Ruggia, Simona; Vanni, Laurent In: Dialogues et cultures ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03494844 ; Dialogues et cultures, Fédération internationale des professeurs de français, A paraître, Dialogues et cultures (2021) BASE Show details 6 These words that Macron borrows from Sarkozy. Discourse and Artificial Intelligence ; Ces mots que Macron emprunte à Sarkozy. Discours et intelligence artificielle Mayaffre, Damon; Guaresi, Magali; Vanni, Laurent In: ISSN: 1638-9808 ; EISSN: 1765-3126 ; Corpus ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02503269 ; Corpus, Bases, Corpus, Langage - UMR 7320, 2020 ; https://journals.openedition.org/corpus/ (2020) BASE Show details 7 Caractériser un texte en français : les passages-clés des niveaux A1 et A2 du CECRL. Ruggia, Simona In: Actes des JADT 2020 ; JADT 2020 15èmes Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02430322 ; JADT 2020 15èmes Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France. 11 p ; https://jadt2020.sciencesconf.org/ (2020) BASE Show details 8 Du texte à l'intertexte. Le palimpseste Macron au révélateur de l'Intelligence artificielle Mayaffre, Damon; Bouzereau, Camille; Guaresi, Magali... In: CMLF 2020 - 7ème Congrès mondiale de linguistique française ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02520224 ; CMLF 2020 - 7ème Congrès mondiale de linguistique française, Jul 2020, Montpellier / Online, France (2020) BASE Show details 9 Objectiver l'intertexte ? Emmanuel Macron, deep learning et statistique textuelle Mayaffre, Damon; Vanni, Laurent In: JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02894990 ; JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France (2020) BASE Show details 10 Décrire les textes politiques par le deep learning : à la recherche de nouveaux observables Guaresi, Magali In: JADT 2020 : 15es Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03167188 ; JADT 2020 : 15es Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France ; http://lexicometrica.univ-paris3.fr/jadt/JADT2020/jadt2020_pdf/GUARESI_JADT2020.pdf (2020) BASE Show details 11 Le deep learning comme défi pour identifier le style d'un écrivain : l'exemple de Jean Giono Magri, Véronique In: JADT ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02936437 ; JADT, 2020 (2020) BASE Show details 12 Hyperdeep : deep learning descriptif pour l'analyse de données textuelles Vanni, Laurent; Corneli, Marco; Longrée, Dominique; Mayaffre, Damon; Precioso, Frédéric In: JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02926880 ; JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France (2020) Abstract: International audience ; Since few years, some tools that are helping us to interpret results of deep learning have appeared (LIME, LSTMVIS, TDS). In this paper, we propose to go further by searching hidden information encoded in intermediate layers of deep learning thanks to a new tool. Hyperdeep allows, on the one hand, to predict the belonging of a text and to appreciate its borrowings from different styles or authors and, on the other hand, it allows to analyze, by deconvolution, the spatial and static patterns of the text in order to bring up the linguistic markers learned by the network. This new type of linguistic objects is gathered and highlighted in a graphical tool combining visualizations and hypertext. This tool is fully integrated in the Hyperbase Web platform, which offers the adequate environment and a natural starting point for any study mixing deep learning and text mining. Abstract 2 (in French) Depuis peu, les outils d'aide à l'interprétation des résultats du deep learning font leur apparition (LIME, LSTMVIS, TDS). Dans cette communication nous proposons d'aller plus loin en allant chercher l'information cachée au plus profond des couches intermédiaires du deep learning grâce à un nouvel outil. Hyperdeep permet d'une part de prédire l'appartenance d'un texte et d'en apprécier les emprunts à différents styles ou auteurs et d'autre part, par déconvolution, d'analyser les motifs spatiaux et statiques du texte afin d'en faire remonter les marqueurs linguistiques appris par le réseau. Cette information d'un genre nouveau est rassemblée et mise en valeur dans un nouvel outil mêlant visualisations graphiques et texte dynamique. Son utilisation est accompagnée d'une intégration complète dans la plateforme Hyperbase Web qui propose l'environnement adéquate et un point de départ naturel pour toute étude mêlant deep learning et statistiques du texte. ; Depuis peu, les outils d'aide à l'interprétation des résultats du deep learning font leur apparition (LIME, LSTMVIS, TDS). Dans cette communication nous proposons d'aller plus loin en allant chercher l'information cachée au plus profond des couches intermédiaires du deep learning grâce à un nouvel outil. Hyperdeep permet d'une part de prédire l’appartenance d’un texte et d’en apprécier les emprunts à différents styles ou auteurs et d’autre part, par déconvolution, d'analyser les saillances du texte afin d’en faire remonter les marqueurs linguistiques appris par le réseau. Cette information d’un genre nouveau est rassemblée et mise en valeur dans un nouvel outil mêlant visualisations graphiques et texte dynamique. Son utilisation est accompagnée d’une intégration complète dans la plateforme Hyperbase Web qui propose l’environnement adéquate et un point de départ naturel pour toute étude mêlant deep learning et statistiques du texte. Keyword: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE]; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; [STAT]Statistics [stat]; classification; deep learning; logometrie; logometry; passage-clés; passages; prediction; text-mining URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02926880 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02926880/file/jadt2020.pdf https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02926880/document BASE Hide details 13 Key Passages : From statistics to Deep Learning Vanni, Laurent; Corneli, Marco; Longrée, Dominique... In: Text Analytics. Advances and Challenges ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03099658 ; Domenica Fioredistella Iezzi; Damon Mayaffre; Michelangelo Misuraca. Text Analytics. Advances and Challenges, Springer, pp.41-54, 2020, 978-3-030-52679-5. ⟨10.1007/978-3-030-52680-1_4⟩ (2020) BASE Show details 14 Apprendre et mesurer la conflictualité avec le deep learning ? Poudat, Céline In: JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03234268 ; JADT 2020 - 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Jun 2020, Toulouse, France (2020) BASE Show details 15 Deep learning et authentification des textes Brunet, Étienne; Vanni, Laurent In: ISSN: 1773-0120 ; Texto ! Textes et Cultures ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02561039 ; Texto ! Textes et Cultures, Institut Ferdinand de Saussure, 2019, Texto! Textes et cultures, Volume XXIV, (n°1), pp.1-34 (2019) BASE Show details 16 Le deep learning : un outil pour la didactique du FLE ? Ruggia, Simona In: ISSN: 2612-5994 ; Dialettica pedagogica ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02274114 ; Dialettica pedagogica, 2019, pp.79-106 (2019) BASE Show details 17 Les niveaux de langue du CECRL : de la prédiction à l’analyse descriptive grâce au deep learning et à l’analyse des données textuelles Ruggia, Simona In: 1e Congrès International des professeurs et chercheurs de français de l’UNIPPROFIF « Le français aujourd’hui face aux défis de demain » ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02404076 ; 1e Congrès International des professeurs et chercheurs de français de l’UNIPPROFIF « Le français aujourd’hui face aux défis de demain », UNIPPROFIF, Oct 2019, Trujillo, Pérou ; http://www.unipprofif.org/ (2019) BASE Show details 18 ADT et deep learning, regards croisés. Phrases-clefs, motifs et nouveaux observables Vanni, Laurent; Mayaffre, Damon; Longrée, Dominique In: JADT 2018 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01823560 ; JADT 2018, Jun 2018, Rome, Italie (2018) BASE Show details 19 Machine Learning under the light of Phraseology expertise: use case of presidential speeches, De Gaulle -Hollande (1958-2016) Ducoffe, Mélanie; Mayaffre, Damon; Precioso, Frédéric... In: JADT - Statistical Analysis of Textual Data ; JADT 2016 - Statistical Analysis of Textual Data ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01343209 ; JADT 2016 - Statistical Analysis of Textual Data, Damon Mayaffre; Céline Poudat; Laurent Vanni; Véronique Magri; Peter Follette; Caroline Daire, Jun 2016, Nice, France. pp.157-168 ; https://jadt2016.sciencesconf.org/ (2016) BASE Show details

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