Le système de question-réponse QUANTUM

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

MAT-701: PREDICTING THE COMPRESSIVE STRENGTH OF ULTRA-LIGHTWEIGHT CONCRETE BY AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Ultra-lightweight concrete (ULWC) has potential applications for floating structures and architectural elements because of its dry density coming in at under 1000 kg/m3. The objective was to develop an artificial neural network (ANN) to aid the ULWC designer according to his needs. Boundary conditions were set for each material and 13 constraints based on the water binder ratio, density, air content, binder and aggregate content. The ANN predicted the compressive strength with a comfortable margin of error, with the gap encountered being attributed to variability in workability. Precise constraints and boundary conditions are needed to ensure a lower variability in workability. The ANN, coupled with a genetic algorithm, can generate millions of mixes for a given compressive strength in a short amount of time. The designer is able to choose mixes according to additional needs, such as the carbon footprint, absolute density, polymer content, cost, etc

Relever les défis de l’inclusion technologique et pédagogique : une bouchée à la fois !

La mise en place d’une formation à distance accessible et inclusive soulève de multiples défis pour toutes les personnes œuvrant dans sa conception, sa médiatisation et sa diffusion. Malgré les nombreuses avancées dans le domaine, des études récentes ont montré que près de la moitié des apprenants, dans les formations en ligne en contexte pandémique, ont rencontré des problèmes liés à l’accessibilité pédagogique ou technologique, et ce, même avec un accès Internet fiable et une bande passante suffisante (DARES et Réseau CARIF-OREF, 2020). Au Canada, diverses dispositions législatives, inspirées du standard international WCAG, imposent désormais des normes d’accessibilité et d’inclusion numérique en formation en ligne, diffusée sur le web ou au moyen des supports multimédias. Par exemple, au Québec, la norme SGQRI-008 s’applique désormais à la formation en ligne dans les universités, les organismes publics et les établissements de santé. D’une façon simple, ces standards règlementent la façon dont les documents numériques sont organisés et diffusés, afin qu’ils soient perceptibles, opérables, compréhensibles et robustes (Bédard et al., 2022). L’accessibilité technologique n’est cependant qu’un aspect de l’apprentissage à distance inclusif, l’autre étant l’inclusion pédagogique. Cette inclusion pédagogique est souvent guidée par les principes de la CUA (Conception universelle de l’apprentissage), un cadre de référence de plus en plus utilisé en formation à distance. Ce cadre « guide le développement d’environnements d’apprentissage flexibles et adaptables aux différences d’apprentissage individuelles » (Wiki-TEDia, 2022). Globalement, ces principes invitent la personne responsable de la formation à offrir de la flexibilité et de la diversité tant au niveau des moyens de représentation, des moyens d’actions et d’expression ainsi que des moyens d’engagement (CAST, 2018). En d’autres termes, il s’agit à la fois de varier le format, mais également les façons de présenter les concepts, de permettre de rendre compte de son apprentissage d’une façon moins traditionnelle et de soutenir la motivation et la participation active à l’activité d’apprentissage (Plante et Brassard, 2022). Est-il possible de réussir à combiner ces deux aspects de l’inclusion, technique et humaine ? Comment faire en sorte que la formation et l’éducation en ligne soient technologiquement accessibles aux apprenant.es adultes, y compris ceux et celles qui présentent divers types de handicaps, et permettre ainsi l’inclusion de tous les types d’apprenant.es ? Afin de répondre à ces questions, une collaboration transatlantique a vu le jour, dont l’objectif principal est de créer une formation de formateurs et de formatrices d’adultes leur permettant de concevoir et de développer une formation accessible et inclusive. Dans le cadre d’un projet subventionné par le programme européen ERAMUS+, ce projet Ide@ (Implementing a Digital E-learning @lternative) — une collaboration de l’Université TÉLUQ, l’Académie de Créteil GIP, l’Université autonome de Barcelone, l’ECQA (Austrian-based European Certification and Qualification Association) et la compagnie Koena — a entre autres permis d’explorer ces questions et de mettre à jour plusieurs défis de cohabitation et d’application de la CUA et des normes d’accessibilité. Cet atelier permettra d’illustrer et d’explorer, à l’aide des exemples tirés de la formation en ligne conçue dans le cadre du projet Ide@, les solutions aux trois défis de ce type, couramment rencontrés en formation en ligne : Défi no 1 : Cent fois sur le métier remettez votre ouvrage Défi no 2 : Le cordonnier mal chaussé Défi no 3 : Les bons outils font les bons ouvriers Comment peut-on s’assurer que la formation soit accessible, à l’intérieur de la formation, dans le respect des normes et aussi dans l’accessibilité même de la formation ? Jusqu’à quel niveau intégrer ces façons dans notre pratique ? Quand et comment intégrer les principes et les lignes directrices dans les étapes de l’ingénierie pédagogique ? C’est un peu plus outillé face à ces questions que les participant.es ressortiront de cet atelier

Quantum: A function-based question answering system

Abstract In this paper, we describe our Question Answering (QA) system called QUANTUM. The goal of QUANTUM is to find the answer to a natural language question in a large document collection. QUANTUM relies on computational linguistics as well as information retrieval techniques. The system analyzes questions using shallow parsing techniques and regular expressions, then selects the appropriate extraction function. This extraction function is then applied to one-paragraph-long passages retrieved by the Okapi information retrieval system. The extraction process involves the Alembic named entity tagger and the WordNet semantic network to identify and score candidate answers. We designed QUAN-TUM according to the TREC-X QA track requirements; therefore, we use the TREC-X data set and tools to evaluate the overall system and each of its components

2003) Quantum, a French/English Cross-language Question Answering System

Abstract. We describe a method for modifying a monolingual English question answering system to allow it to accept French questions. Our method relies on a statistical translation engine to translate keywords, and a set of manually written rules for analyzing French questions. The additional steps performed by the cross-language system lower its performance by 28 % compared to the original system.

Rapport bibliographique : le rôle du temps dans l'écriture et la relation entre la forme d'une trajectoire et sa cinématique

Généralités sur le mouvement -- Le rôle du temps dans l'écriture -- La loi de puissance -- Quelques conséquences de l'isochronie er de la loi de puissance

Answer formulation for question-answering

In this paper, we describe our experimentations in evaluating answer formulation for question-answering (QA) systems. In the context of QA, answer formulation can serve two purposes: improving answer extraction or improving human-computer interaction (HCI). Each purpose has different precision/recall requirements. We present our experiments for both purposes and argue that formulations of better grammatical quality are beneficial for both answer extraction and HCI

Abstract The QUANTUM question answering system

We participated to the TREC-X QA main task and list task with a new system named QUANTUM, which analyzes questions with shallow parsing techniques and regular expressions. Instead of using a question classification based on entity types, we classify the questions according to generic mechanisms (which we call extraction functions) for the extraction of candidate answers. We take advantage of the Okapi information retrieval system for one-paragraph-long passage retrieval. We make an extensive use of the Alembic named entity tagger and the WordNet semantic network to extract candidate answers from those passages. We deal with the possibility of noanswer questions (NIL) by looking for a significant score drop between the extracted candidate answers.