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Taxonomies of psychological individual differences: biological perspectives on millennia-long challenges. ...
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Taxonomies of psychological individual differences: biological perspectives on millennia-long challenges.
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Trofimova, I; Robbins, TW; Sulis, WH. - : The Royal Society, 2018. : https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2017.0152, 2018. : Philosophical Transactions of the Royal Society of London: Biological Sciences, 2018
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Is it Truly Easy for Second Language Learners to Compose -ing Form Construction?
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In: PAROLE: Journal of Linguistics and Education; Volume 7 Number 2 October 2017; 65-73 ; 23380683 ; 2087-345X (2018)
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SemEval-2016 Task 13: Taxonomy Extraction Evaluation (TExEval-2)
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Folk Taxonomy in Anishinaabemowin: A Linguistic Approach
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In: Morse, Stephanie Joy Gamble. (2015). Folk Taxonomy in Anishinaabemowin: A Linguistic Approach. 0035: Linguistics. Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/2t9198b8 (2015)
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Structuration de données par apprentissage non-supervisé : applications aux données textuelles
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01250318 ; Informatique [cs]. Université d'Orléans, 2015 (2015)
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Categorization principles of modal meaning categories: a critical assessment
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In: ISSN: 1278-3331 ; EISSN: 2427-0466 ; Anglophonia / Caliban - French Journal of English Linguistics ; https://hal.univ-lille.fr/hal-01187456 ; Anglophonia / Caliban - French Journal of English Linguistics, Presses universitaires du Midi, 2015, Anglophonia, 19, ⟨10.4000/anglophonia.476⟩ (2015)
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Diasystematic Information in the "Big Five": A Comparison of Print Dictionaries, CD-ROMS/DVD-ROMS and Online Dictionaries
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In: Lexikos; Vol. 25 (2015) ; 2224-0039 (2015)
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Towards crowdsourcing and cooperation in linguistic resources
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In: Commun. Comput. Info. Sci. ; Communications in Computer and Information Science (2015)
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Diasystematic Information in the "Big Five": A Comparison of Print Dictionaries, CD-ROMS/DVD-ROMS and Online Dictionaries
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In: Lexikos, Vol 25 (2015) (2015)
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Lectures taxinomique et / ou floue appliquées aux noms : quelques réflexions…
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In: ISSN: 0082-6049 ; EISSN: 1782-1576 ; Travaux de Linguistique : Revue Internationale de Linguistique Française ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01218074 ; Travaux de Linguistique : Revue Internationale de Linguistique Française, De Boeck Université, 2014, Types de noms et critères définitoires, 69 (2), pp.57-75 ; https://www.cairn.info/resume.php?ID_ARTICLE=TL_069_0057 (2014)
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Être une/Faire partie de : not a piece of cake
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In: Constructions in French ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00857178 ; M. Bouveret & D. Legallois. Constructions in French, John Benjamins, pp.73-97, 2012 (2012)
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Language learning strategies : a compilation of research and taxonomies ; Compilation of research and taxonomies
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Complex Shema Match Discovery and Validation Through Colaboration
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In: 17th International Conference on Cooperative Information Systems @ On the Move to Meaningful Internet Systems (OTM) ; CoopIS: Cooperative Informations Systems ; https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00421354 ; CoopIS: Cooperative Informations Systems, Nov 2009, Vilamoura, Portugal. pp.406-413, ⟨10.1007/978-3-642-05148-7_30⟩ (2009)
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The Inclusion of Bloom's Taxonomy in State Learning Standards: A Content Analysis
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In: Dissertations (2009)
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THE PHONEME AS A BASIC-LEVEL CATEGORY: EXPERIMENTAL EVIDENCE FROM ENGLISH
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In: International Journal of English Studies; Vol. 6 No. 2 (2006): Cognitive Phonology ; International Journal of English Studies; Vol. 6 Núm. 2 (2006): Cognitive Phonology ; 1989-6131 ; 1578-7044 (2009)
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Automatic Complex Schema Mapping Discovery and Validation by Structurally Coherent Frequent Mini-Taxonomies
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In: http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/33/13/58/PDF/paper331.pdf (2008)
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Automatic Complex Schema Mapping Discovery and Validation by Structurally Coherent Frequent Mini-Taxonomies
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In: https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00331358 ; 2008 (2008)
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Schema Matching and Integration in Large Scale Scenarios ; Intégration de Schémas Large Echelle
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00352352 ; Computer Science [cs]. Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2008. English (2008)
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Abstract:
Semantic matching of schemas in heterogeneous data sharing systems is time consuming and error prone. The dissertation presents a new robust automatic method which integrates a large set of domain specific schemas, represented as tree structures, based upon semantic correspondences among them. The method also creates the mappings from source schemas to the integrated schema. Secondly, the report gives an automatic technique to compute complex matchings between two schemas. Existing mapping tools employ semi-automatic techniques for mapping two schemas at a time. In a large-scale scenario, where data sharing involves a large number of data sources, such techniques are not suitable. Semi-automatic matching requires user intervention to finalize a certain mapping. Although it provides the flexibilty to compute the best possible mapping but time performance wise abates the whole matching process. At first, the dissertation gives a detail discussion about the state of the art in schema matching. We summarize the deficiencies in the currently available tools and techniques for meeting the requirements of large scale schema matching scenarios. Our approach, PORSCHE (Performance ORiented SCHEma mediation) is juxtaposed to these shortcomings and its advantages are highlighted with sound experimental support. PORSCHE associated algorithms, first cluster the tree nodes based on linguistic label similarity. Then, it applies a tree mining technique using node ranks calculated during depth-first traversal. This minimises the target node search space and improves time performance, which makes the technique suitable for large scale data sharing. PORSCHE implements a hybrid approach, which also in parallel, incrementally creates an integrated schema encompassing all schema trees, and defines mappings from the contributing schemas to the integrated schema. The approach discovers 1:1 mappings for integration and mediation purposes. Formal experiments on real and synthetic data sets show that PORSCHE is scalable in time performance for large scale scenarios. The quality of mappings and integrity of the integrated schema is also verified by the experimental evaluation. Moreover, we present a technique for discovering complex match (1:n, n:1 and n:m), CMPV (Complex Match Proposition and Validation), between two schemas, validated by mini-taxonomies. The complex match proposition part is an extended version of schema matching part of PORSCHE. The mini-taxonomies are extracted from the large set of domain specific metadata instances represented as tree structures. We propose a framework, called ExSTax (Extracting Structurally Coherent Mini-Taxonomies) based on frequent sub-tree mining, to support our idea. It is the extension of the tree mining method of PORSCHE. We further utilise the ExSTax technique for extracting a reliable domain specific taxonomy. ; La mise en correspondance sémantique appliquée à des schémas hétérogènes dans les systèmes de partage de données est une tache fastidieuse et source d'erreurs. La thèse présente une nouvelle méthode automatique et robuste qui intègre un grand nombre de schémas sous forme arborescente et de domaine spécifique. Elle permet de découvrir des correspondances sémantiques entre eux. La méthode crée également les mappings entre des schémas sources et le schéma intégré. Puis, le manuscrit présente une technique pour découvrir d'une manière automatique des correspondances complexes entre deux schémas. Les outils de mise en correspondance existants utilisent des techniques semi-automatiques uniquement entre deux schémas. Dans un scénario à grande échelle, où le partage des données implique un grand nombre de sources de données, ces techniques ne sont pas adaptées. De plus, la mise en correspondance semi-automatique nécessite l'intervention de l'utilisateur pour finaliser les mappings. Bien qu'elle offre la possibilité de découvrir les mappings les plus appropriés, les performances s'en trouvent fortement dégradées. Dans un premier temps, le manuscrit présente en détails l'état de l'art sur la mise en correspondance. Nous expliquons les inconvénients des outils actuellement disponibles pour répondre aux contraintes d'un scénario à grande échelle. Notre approche, PORSCHE (Performance ORiented SCHEma mediation) évite ces inconvénients et ses avantages sont mis en évidence de manière empirique. Le principe de l'algorithme de PORSCHE consiste à regrouper d'abord les nœuds de l'arbre selon la similarité linguistique de leurs labels. Ensuite, des techniques de fouilles d'arbres utilisant les rangs des nœuds calculés au moyen du parcours en profondeur de l'arbre sont appliquées. Cela réduit l'espace de recherche d'un nœud cible et améliore par conséquent les performances, ce qui en fait une technique adaptée au contexte large échelle. PORSCHE implémente une approche hybride, qui crée également en parallèle et de manière incrémentale un schéma intégré qui englobe tous les schémas, tout en définissant les correspondances entre ces derniers et le schéma intégré. L'approche découvre des correspondances 1:1 dans un but d'intégration et de médiation. Finalement, des expérimentations sur des jeux de données réels et synthétiques montrent que PORSCHE passe à l'échelle avec de scénarios de grande échelle. La qualité des correspondances découvertes et l'intégrité du schéma intégré sont également vérifiées par une évaluation empirique. Par ailleurs, nous présentons une technique CMPV ({\bf C}omplex {\bf M}atch {\bf P}roposition et {\bf V}alidation), pour la découverte de correspondances complexes (1:n, n:1 et n:m), entre deux schémas, validée par l'utilisation de mini-taxonomies. Cette partie est une version étendue de l'aspect de mise en correspondance de PORSCHE. Les mini-taxonomies sont extraites d'un vaste ensemble de métadonnées de domaine spécifique représenté comme des structures arborescentes. Nous proposons un cadre, appelé ExSTax ({\bf Ex}tracting {\bf S}tructurally Coherent Mini-{\bf Tax}onomies) basé sur la fouille d'arbres pour appuyer notre idée. C'est l'extension de la méthode fouille d'arbres de PORSCHE. Enfin, on utilise la technique ExSTax pour extraire une taxonomie fiable spécifique à un domaine.
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Keyword:
[INFO]Computer Science [cs]; apprentissage d'ontologie; collaborative ontology construction; construction d'ontologies collaboratives; Data interoperability; fouille d'arbres; grande échelle; intégration de schéma; Interopérabilité des données; large scale; mapping; mini-taxonomies; mis en correspondance de schémas; ontology learning; schema mapping; schema matching; schema mediation; schéma XML sous forme arborescente; tree mining; XML schema tree
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00352352
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00352352/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00352352/file/Ver-final.pdf
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The Specification of the Language of the Field and Interoperability ...
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