Modèles Relationnels Probabilistes et Incertitude de Références: Apprentissage de structure avec algorithmes de partitionnement

We are surrounded by heterogeneous and interdependent data. The i.i.d. assumption has shown its limits in the algorithms considering tabular datasets, containing individuals with same data domain and without mutual influence on each other. Statistical relational learning aims at representing knowledge, reasoning, and learning in multi-relational datasets with uncertainty and lifted probabilistic graphical models offer a solution for generative learning in this context. We study in this thesis a type of directed lifted graphical model, called probabilistic relational models, in the context of reference uncertainty, i.e. where dataset’s individuals can have uncertainty over both their internal attributes description and their external memberships in associations with others, having the particularity of relying on individuals partitioning functions in order to find out general knowledge. We show existing models’ limits for learning in this context and propose extensions allowing to use relational clustering methods, more adequate for the problem, and offering a less constrained representation bias permitting extra knowledge discovery, especially between associations types in the relational data domain.Nous sommes entourés de données hétérogènes et interdépendantes. L’hypothèse i.i.d. a montré ses limites dans les algorithmes considérant des jeux de données tabulaires, constitués d’individus dotés du même domaine de définition et sans influence mutuelle. L’apprentissage relationnel statistique a pour objectif la représentation de connaissances, le raisonnement et l’apprentissage dans des contextes de jeux de données multi relationnels avec incertitude et les modèles graphiques probabilistes de second ordre sont une solution pour l’apprentissage génératif dans ce contexte. Nous étudions dans cette thèse un type de modèles graphiques probabilistes de second ordre dirigés, appelés modèles relationnels probabilistes, dans un contexte d’incertitude de références, c.-à-d. où les individus d’un jeu de données peuvent présenter à la fois une incertitude sur la valeurs de leurs attributs descriptifs, et sur leurs implications dans des associations avec d’autres individus, et ayant la particularité de s’appuyer sur des fonctions de partitionnement des individus pour découvrir des connaissances générales. Nous présentons les limites des modèles existant pour l’apprentissage dans ce contexte et proposons des extensions présentant l’intérêt de pouvoir utiliser des méthodes de partitionnement relationnel, plus adaptées au problème, et proposant un biais de représentation simplifié autorisant la découverte de connaissances supplémentaires, notamment entre les différents types d’association du domaine de définition relationnel

Modèles Relationnels Probabilistes et Incertitude de Références: Apprentissage de structure avec algorithmes de partitionnement

We are surrounded by heterogeneous and interdependent data. The i.i.d. assumption has shown its limits in the algorithms considering tabular datasets, containing individuals with same data domain and without mutual influence on each other. Statistical relational learning aims at representing knowledge, reasoning, and learning in multi-relational datasets with uncertainty and lifted probabilistic graphical models offer a solution for generative learning in this context. We study in this thesis a type of directed lifted graphical model, called probabilistic relational models, in the context of reference uncertainty, i.e. where dataset’s individuals can have uncertainty over both their internal attributes description and their external memberships in associations with others, having the particularity of relying on individuals partitioning functions in order to find out general knowledge. We show existing models’ limits for learning in this context and propose extensions allowing to use relational clustering methods, more adequate for the problem, and offering a less constrained representation bias permitting extra knowledge discovery, especially between associations types in the relational data domain.Nous sommes entourés de données hétérogènes et interdépendantes. L’hypothèse i.i.d. a montré ses limites dans les algorithmes considérant des jeux de données tabulaires, constitués d’individus dotés du même domaine de définition et sans influence mutuelle. L’apprentissage relationnel statistique a pour objectif la représentation de connaissances, le raisonnement et l’apprentissage dans des contextes de jeux de données multi relationnels avec incertitude et les modèles graphiques probabilistes de second ordre sont une solution pour l’apprentissage génératif dans ce contexte. Nous étudions dans cette thèse un type de modèles graphiques probabilistes de second ordre dirigés, appelés modèles relationnels probabilistes, dans un contexte d’incertitude de références, c.-à-d. où les individus d’un jeu de données peuvent présenter à la fois une incertitude sur la valeurs de leurs attributs descriptifs, et sur leurs implications dans des associations avec d’autres individus, et ayant la particularité de s’appuyer sur des fonctions de partitionnement des individus pour découvrir des connaissances générales. Nous présentons les limites des modèles existant pour l’apprentissage dans ce contexte et proposons des extensions présentant l’intérêt de pouvoir utiliser des méthodes de partitionnement relationnel, plus adaptées au problème, et proposant un biais de représentation simplifié autorisant la découverte de connaissances supplémentaires, notamment entre les différents types d’association du domaine de définition relationnel

Une rencontre entre les noyaux de graphes et la détection d’anomalies dans les réseaux

International audienceLa détection d’anomalies demeure une tâche cruciale pour assurer une gestion efficace et flexible d’un réseau. Récemment, les noyaux de graphes ont connu un grand succès dans de nombreux domaines, notamment en bio-informatique et vision artificielle. Notre travail vise à étudier leur pouvoir de discrimination dans le domaine des réseaux afin de détecter les vulnérabilités et catégoriser le trafic. Dans cet article, nous présentons Nadege, un système d’apprentissage à l’intérieur duquel nous concevons un nouveau noyau de graphe adapté au profilage de réseaux. De surcroît, nousproposons des algorithmes avec des garanties d’approximation théoriques ainsi qu’une politique de détection hybride. Finalement, nous évaluons les performances de Nadege en menant des expériences approfondies sur une variété d’environnements réseaux. Pour différents scénarios, nous montrons son efficacité à empêcher les anomalies de perturber le réseau tout en fournissant une assistance pour la surveillance du trafic

Modèles et métadonnées pour les scénarios pédagogiques

Tiré de l'écran-titre (visionné le 27 juin 2017).Ce rapport présente plusieurs formes de représentation des scénarios proposés par des normes. Ces modèles de scénarios sont comparés entre eux et discutés en fonction de la pratique actuelle aux trois ordres d’enseignement quant aux scénarios ou aux activités pédagogiques décrites dans les référentiels de ressources éducatives. De plus, le rapport présente une analyse des pratiques actuelles de référencement des scénarios à l’aide de la norme LOM et de la spécification Normetic 1.2 largement utilisées

Méthodes d'analyse supervisée pour l'interface syntaxe-sémantique: De la réécriture de graphes à l'analyse par transitions

Nowadays, the amount of textual data has become so gigantic, that it is not possible to deal with it manually. In fact, it is now necessary to use Natural Language Processing techniques to extract useful information from these data and understand their underlying meaning. In this thesis, we offer resources, models and methods to allow: (i) the automatic annotation of deep syntactic corpora to extract argument structure that links (verbal) predicates to their arguments (ii) the use of these resources with the help of efficient methods.First, we develop a graph rewriting system and a set of manually-designed rewriting rules to automatically annotate deep syntax in French. Thanks to this approach, two corpora were created: the DeepSequoia, a deep syntactic version of the Séquoia corpus and the DeepFTB, a deep syntactic version of the dependency version of the French Treebank. Next, we extend two transition-based parsers and adapt them to be able to deal with graph structures. We also develop a set of rich linguistic features extracted from various syntactic trees. We think they are useful to bring different kind of topological information to accurately predict predicat-argument structures. Used in an arc-factored second-order parsing model, this set of features gives the first state-of-the-art results on French and outperforms the one established on the DM and PAS corpora for English.Finally, we briefly explore a method to automatically induce the transformation between a tree and a graph. This completes our set of coherent resources and models to automatically analyze the syntax-semantics interface on French and English.Aujourd'hui, le volume de données textuelles disponibles est colossal. Ces données représentent des informations inestimables impossibles à traiter manuellement. De fait, il est essentiel d'utiliser des techniques de Traitement Automatique des Langues pour extraire les informations saillantes et comprendre le sens sous-jacent. Cette thèse s'inscrit dans cette perspective et proposent des ressources, des modèles et des méthodes pour permettre : (i) l'annotation automatique de corpus à l'interface entre la syntaxe et la sémantique afin d'en extraire la structure argumentale (ii) l'exploitation des ressources par des méthodes efficaces. Nous proposons d’abord un système de réécriture de graphes et un ensemble de règles de réécriture manuellement écrites permettant l'annotation automatique de la syntaxe profonde du français. Grâce à cette approche, deux corpus ont vu le jour : le DeepSequoia, version profonde du corpus Séquoia et le DeepFTB, version profonde du French Treebank en dépendances. Ensuite, nous proposons deux extensions d'analyseurs par transitions et les adaptons à l'analyse de graphes. Nous développons aussi un ensemble de traits riches issus d'analyses syntaxiques. L'idée est d'apporter des informations topologiquement variées donnant à nos analyseurs les indices nécessaires pour une prédiction performante de la structure argumentale. Couplé à un analyseur par factorisation d'arcs, cet ensemble de traits permet d'établir l'état de l'art sur le français et de dépasser celui établi pour les corpus DM et PAS sur l'anglais. Enfin, nous explorons succinctement une méthode d'induction pour le passage d'un arbre vers un graphe

Les propriétés grammaticales du genre de l'offre d'emploi aux fondements d'une méthode de classement automatique.

Nous présentons un projet de fouille de textes qui vise à développer une méthode de classement automatique d'offres d'emploi et d'identification des impératifs de compétences ; la méthode s'appuie sur l'étude des termes au sein de constructions grammaticales prototypiques (Bourrigault et Jacquemin, 2000 ; Tutin, 2007) permettant de saisir la sémantique lexicale et ce d'autant mieux au sein de l'horizon interprétatif défini par un genre spécifique (Condamines, 2006). Notre corpus se compose de 13375 offres d'emploi couvrant l'ensemble des métiers et secteurs, et annotées automatiquement en dépendances suivant une technique décrite dans (De La Clergerie et al., 2009 ; Erk & Padó, 2008 ; Padó & Lapata, 2007). Les patrons relevés, qui associent un jargon des ressources humaines et un lexique spécifique au métier concerné, permettent de distinguer les " compétences " d'autres classes de locutions emblématiques (par ex. l'intitulé du poste etc.) (Loth, 2010), ainsi que de classer les compétences (savoir-faire, personnalité, formation etc.). L'étude questionne ainsi la caractérisation multi-dimensionnelle des genres (Biber, 1988, 1993 ; Malrieu & Rastier, 2001 ; Rastier, 2001) et les liens entre syntaxe et sémantique (paradigmes constructionnels typiques et sémantique résultante)

Intégration holistique et entreposage automatique des données ouvertes

Statistical Open Data present useful information to feed up a decision-making system. Their integration and storage within these systems is achieved through ETL processes. It is necessary to automate these processes in order to facilitate their accessibility to non-experts. These processes have also need to face out the problems of lack of schemes and structural and sematic heterogeneity, which characterize the Open Data. To meet these issues, we propose a new ETL approach based on graphs. For the extraction, we propose automatic activities performing detection and annotations based on a model of a table. For the transformation, we propose a linear program fulfilling holistic integration of several graphs. This model supplies an optimal and a unique solution. For the loading, we propose a progressive process for the definition of the multidimensional schema and the augmentation of the integrated graph. Finally, we present a prototype and the experimental evaluations.Les statistiques présentes dans les Open Data ou données ouvertes constituent des informations utiles pour alimenter un système décisionnel. Leur intégration et leur entreposage au sein du système décisionnel se fait à travers des processus ETL. Il faut automatiser ces processus afin de faciliter leur accessibilité à des non-experts. Ces processus doivent pallier aux problèmes de manque de schémas, d'hétérogénéité structurelle et sémantique qui caractérisent les données ouvertes. Afin de répondre à ces problématiques, nous proposons une nouvelle démarche ETL basée sur les graphes. Pour l'extraction du graphe d'un tableau, nous proposons des activités de détection et d'annotation automatiques. Pour la transformation, nous proposons un programme linéaire pour résoudre le problème d'appariement holistique de données structurelles provenant de plusieurs graphes. Ce modèle fournit une solution optimale et unique. Pour le chargement, nous proposons un processus progressif pour la définition du schéma multidimensionnel et l'augmentation du graphe intégré. Enfin, nous présentons un prototype et les résultats d'expérimentations

Une approche basée sur la décomposition arborescente pour la résolution d'instances SAT structurées

International audienceNon disponibl

Étude et modélisation des connaissances et raisonnement de l'apprenant dans un STI

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal