DE eng

Search in the Catalogues and Directories

Page: 1 2 3 4 5...7
Hits 1 – 20 of 133

1
Eine agentenbasierte Architektur für Programmierung mit gesprochener Sprache
Weigelt, Sebastian. - : KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 2022
BASE
Show details
2
Concepts et sémantique des langages de programmation 2 : constructions modulaires et objet avec OCaml, Python, C++, Ada et Java
Hardin, Thérèse; Jaume, Mathieu; Pessaux, François. - : HAL CCSD, 2021. : ISTE Editions, 2021
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03030511 ; ISTE Editions, 2021, 9781784057022 (2021)
BASE
Show details
3
Concepts et sémantique des langages de programmation 1 : constructions fonctionnelles et impératives avec OCaml, Python, C et C++
Hardin, Thérèse; Jaume, Mathieu; Pessaux, François. - : HAL CCSD, 2021. : ISTE Editions, 2021
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03030484 ; ISTE Editions, 2021, 9781784057015 (2021)
BASE
Show details
4
Weak supervision for learning discourse structure in multi-party dialogues ; Supervision distante pour l'apprentissage de structures discursives dans les conversations multi-locuteurs
Badene, Sonia. - : HAL CCSD, 2021
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03622653 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2021. English. ⟨NNT : 2021TOU30138⟩ (2021)
Abstract: The main objective of this thesis is to improve the automatic capture of semantic information with the goal of modeling and understanding human communication. We have advanced the state of the art in discourse parsing, in particular in the retrieval of discourse structure from chat, in order to implement, at the industrial level, tools to help explore conversations. These include the production of automatic summaries, recommendations, dialogue acts detection, identification of decisions, planning and semantic relations between dialogue acts in order to understand dialogues. In multi-party conversations it is important to not only understand the meaning of a participant's utterance and to whom it is addressed, but also the semantic relations that tie it to other utterances in the conversation and give rise to different conversation threads. An answer must be recognized as an answer to a particular question; an argument, as an argument for or against a proposal under discussion; a disagreement, as the expression of a point of view contrasted with another idea already expressed. Unfortunately, capturing such information using traditional supervised machine learning methods from quality hand-annotated discourse data is costly and time-consuming, and we do not have nearly enough data to train these machine learning models, much less deep learning models. Another problem is that arguably, no amount of data will be sufficient for machine learning models to learn the semantic characteristics of discourse relations without some expert guidance; the data are simply too sparse. Long distance relations, in which an utterance is semantically connected not to the immediately preceding utterance, but to another utterance from further back in the conversation, are particularly difficult and rare, though often central to comprehension. It is therefore necessary to find a more efficient way to retrieve discourse structures from large corpora of multi-party conversations, such as meeting transcripts or chats. This is one goal this thesis achieves. In addition, we not only wanted to design a model that predicts discourse structure for multi-party conversation without requiring large amounts of hand-annotated data, but also to develop an approach that is transparent and explainable so that it can be modified and improved by experts. The method detailed in this thesis achieves this goal as well. ; L'objectif principal de cette thèse est d'améliorer l'inférence automatique pour la modélisation et la compréhension des communications humaines. En particulier, le but est de faciliter considérablement l'analyse du discours afin d'implémenter, au niveau industriel, des outils d'aide à l'exploration des conversations. Il s'agit notamment de la production de résumés automatiques, de recommandations, de la détection des actes de dialogue, de l'identification des décisions, de la planification et des relations sémantiques entre les actes de dialogue afin de comprendre les dialogues. Dans les conversations à plusieurs locuteurs, il est important de comprendre non seulement le sens de l'énoncé d'un locuteur et à qui il s'adresse, mais aussi les relations sémantiques qui le lient aux autres énoncés de la conversation et qui donnent lieu à différents fils de discussion. Une réponse doit être reconnue comme une réponse à une question particulière ; un argument, comme un argument pour ou contre une proposition en cours de discussion ; un désaccord, comme l'expression d'un point de vue contrasté par rapport à une autre idée déjà exprimée. Malheureusement, les données de discours annotées à la main et de qualités sont coûteuses et prennent du temps, et nous sommes loin d'en avoir assez pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique traditionnels, et encore moins des modèles d'apprentissage profond. Il est donc nécessaire de trouver un moyen plus efficace d'annoter en structures discursives de grands corpus de conversations multi-locuteurs, tels que les transcriptions de réunions ou les chats. Un autre problème est qu'aucune quantité de données ne sera suffisante pour permettre aux modèles d'apprentissage automatique d'apprendre les caractéristiques sémantiques des relations discursives sans l'aide d'un expert ; les données sont tout simplement trop rares. Les relations de longue distance, dans lesquelles un énoncé est sémantiquement connecté non pas à l'énoncé qui le précède immédiatement, mais à un autre énoncé plus antérieur/tôt dans la conversation, sont particulièrement difficiles et rares, bien que souvent centrales pour la compréhension. Notre objectif dans cette thèse a donc été non seulement de concevoir un modèle qui prédit la structure du discours pour une conversation multipartite sans nécessiter de grandes quantités de données annotées manuellement, mais aussi de développer une approche qui soit transparente et explicable afin qu'elle puisse être modifiée et améliorée par des experts.
Keyword: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; Attachements; Attachment; Computational linguistics; Data programming; Discourse relations; Discourse structure; Linguistique computationnelle; Programmation par les données; Relations discursives; Structure discursive; Supervision distante; Weak supervision
URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03622653/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03622653/file/2021TOU30138b.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03622653
BASE
Hide details
5
Bootstrap-Based Language Development: Turning an existing VM into a polyglot VM ; Développement de langages basé l’amorçage
Phillips, Carolina. - : HAL CCSD, 2021
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03511998 ; Computer Science [cs]. Université de Lille; IMT Lille Douai, 2021. English (2021)
BASE
Show details
6
Identifying and solving issues with acquiring skills in computer programming for non-English speakers
In: Nnass, IA, (2020). Identifying and solving issues with acquiring skills in computer programming for non-English speakers. Doctoral Thesis. Central Queensland University, http://dx.doi.org/10.25946/5f039502e1dec (2020)
BASE
Show details
7
TEXT EXTRACTION FROM IMAGES USING NEURAL NETWORKS
Pala, Venkatesh Reddy. - : East Carolina University, 2020
BASE
Show details
8
Static Analysis for BSPlib Programs ; Analyse statique des programmes BSPlib
Jakobsson, Filip. - : HAL CCSD, 2019
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02920363 ; Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université d'Orléans, 2019. English. ⟨NNT : 2019ORLE2005⟩ (2019)
BASE
Show details
9
Computing with relations, functions, and bindings ; Calculer avec des relations, des fonctions et des lieurs
Gerard, Ulysse. - : HAL CCSD, 2019
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02414237 ; Logic in Computer Science [cs.LO]. Institut Polytechnique de Paris, 2019. English. ⟨NNT : 2019IPPAX005⟩ (2019)
BASE
Show details
10
Designing Language-Agnostic Code Transformation Engines ; Construction de moteurs de transformation de code automatique agnostiques du langage
Lecerf, Jason. - : HAL CCSD, 2019
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03356307 ; Programming Languages [cs.PL]. Université de Lille, 2019. English (2019)
BASE
Show details
11
Zielsystemunabhängige Quelltextsynthese aus natürlicher Sprache
Kiesel, Viktor. - : Karlsruher Institut für Technologie, 2019
BASE
Show details
12
Método e linguagem para modelagem gráfica de requisitos de software e sistemas ; Method and language for graphical modeling of requirements for software and systems
Novaes, Paulo José Dantas. - : Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2019. : Curitiba, 2019. : Brasil, 2019. : Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial, 2019. : UTFPR, 2019
BASE
Show details
13
A combined language and polyhedral approach to heterogeneous parallelism ; Une approche combinée langage-polyédrique pour la programmation parallèle hétérogène
Zhao, Jie. - : HAL CCSD, 2018
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01988073 ; Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Paris sciences et lettres, 2018. English. ⟨NNT : 2018PSLEE062⟩ (2018)
BASE
Show details
14
Programação como forma de vida : uma crítica ao representacionalismo na teoria da computação ; Computer programming as form of life : a critique of representationalism in theory of computation
BASE
Show details
15
Painting Pictures with Words - From Theory to System
BASE
Show details
16
Design and Implementation of an Optionally-Typed Functional Programming Language
Li, Patrick Shaobai. - : eScholarship, University of California, 2017
In: Li, Patrick Shaobai. (2017). Design and Implementation of an Optionally-Typed Functional Programming Language. UC Berkeley: Electrical Engineering. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/99k5w2m0 (2017)
BASE
Show details
17
Mobile user authentication system (MUAS) for e-commerce applications.
Molla, Rania. - 2017
BASE
Show details
18
Painting Pictures with Words - From Theory to System ...
Coyne, Robert Eric. - : Columbia University, 2017
BASE
Show details
19
Redundancy in Linear Systems: Combinatorics, Algorithms and Analysis
Szedlak, May. - : ETH Zurich, 2017
BASE
Show details
20
On the Construction of Dynamic and Adaptive Operating Systems
Zellweger, Gerd. - : ETH Zurich, 2017
BASE
Show details

Page: 1 2 3 4 5...7

Catalogues
5
0
0
0
0
0
4
Bibliographies
5
0
0
0
0
0
0
1
36
Linked Open Data catalogues
0
Online resources
0
0
0
0
Open access documents
87
0
0
0
0
© 2013 - 2024 Lin|gu|is|tik | Imprint | Privacy Policy | Datenschutzeinstellungen ändern