Actualités du LIPN

L’apprentissage artificiel recouvre différents aspects d’études mathématiques, statistiques et algorithmiques. Ses applications sont très importantes, notamment pour le traitement de données scientifiques, pour l’ingénierie, et pour les systèmes d’information.

L’Université Paris 13, avec l’appui du groupe Data Mining et Apprentissage de la SFdS (Société Française de Statistique), organise les 28 et 29 juin 2012 la cinquième édition du colloque AAFD "Apprentissage Artificiel & Fouille de Données" à l’Institut Galilée. Cette manifestation réunit plus d’une centaine de chercheurs et d’industriels travaillant dans ce domaine. Le colloque AAFD a pour objectif premier de permettre aux intéressés de mieux découvrir ce domaine et avoir une vision synthétique sur l’état de l’art, et aux spécialistes de nouer des contacts avec d’autres équipes de recherche. Le thème central de cette manifestation est l’utilisation des techniques d’apprentissage artificiel pour l’analyse et l’exploration de données afin d’en comprendre le sens, de déceler des relations entre des événements, d’en déduire des modèles de comportement.

L’objectif de ces journées est de faire le point sur l’état de l’art des techniques et des applications utilisant l’apprentissage artificiel dans le domaine de la fouille de données. Elles constitueront une opportunité de rencontres entre chercheurs et industriels oeuvrant dans le domaine de l’extraction de connaissances et l’apprentissage artificiel à partir de données.

>>> Inscription sans frais mais obligatoire, déjeuner offert sur place <<<

Programme complet     Affiche

Comité Scientifique:

Y. Bennani (LIPN-UP13)

E. Viennet (L2TI-UP13)

Accueil et logistique:

B. Guéveneux

M. Fontanillas

A. Wilk

F. Zaazoui

Partenaires : Université Paris 13, LIPN, L2TI, ANR, Cap Digital, Numsight, SFdS, EGC, AFIA,

Précédentes éditions : juin 2010, avril 2008, avril 2006.

Oratrice : Delphine Battistelli, MdC HDR, Université Paris Sorbonne, UFR ISHA (Institut des Sciences Humaines Appliquées), équipe STIH (Sens, Texte, Informatique, Histoire), membre associé du laboratoire  MoDyCo (Modèles, Dynamiques, Corpus)

Résumé : 

Je présenterai lors de cet exposé la manière dont j’envisage une articulation plus explicite entre sémantique linguistique, TAL et IC pour ce qui concerne en particulier la temporalité. 

Il convient en effet selon moi d’opérer une distinction claire entre : 
(i) l’analyse de la temporalité linguistique en tant que telle (c’est-à-dire en tant que catégorie sémantique langagière telle qu’elle est circonscrite et analysée dans les travaux de linguistique) ; 
(ii) des visées de traitement (intuitives et applicatives) qui peuvent lui être associées (généralement, ce sont l’ordonnancement temporel et l’ancrage calendaire de situations factuelles) ;
(iii) en relation avec des besoins (en une analyse temporelle) de communautés d’utilisateurs données. 

Souligner cette distinction, c’est pour moi faire mieux ressortir la complémentarité de ces points de vue. Il ressort en effet de (i) que l’ensemble (ii) peut alors être étendu (au calcul du degré de factualité des évènements par exemple) et que (ii) et (iii) fournissent des outils d’évaluation empirique de la pertinence de (i). 

Ce point de vue méthodologique exploite le rapprochement manifeste ces dernières années entre les domaines du TAL et de la recherche d’information pour ce qui concerne la fouille et l’analyse sémantique de données textuelles. L’enjeu se situe bien sûr à l’aune d’une masse croissante de documents textuels de types très divers qui, si l’on y regarde de plus près, invitent à des angles d’analyse eux-mêmes très variés de la temporalité linguistique (on abordera par exemple plus facilement la question de la modalité dans des textes scientifiques que celle du temps, qui lui sera plutôt étudié dans des textes narratifs ou historiques, les marques énonciatives de points de vue étant elles l’objet de travaux sur des textes plutôt journalistiques et vecteurs d’opinions, etc.). Ce constat empirique reflète au demeurant une conception déjà inscrite dans l’analyse strictement linguistique de la temporalité qui met l’accent traditionnellement sur l’étroite interaction entre quatre dimensions sémantiques : l’aspect, le temps, la modalité et l’énonciation. 

Je présenterai ici deux cas d’usage (développés au sein de deux projets de recherche distincts) qui me semblent particulièrement illustratifs : l’un accès sur la visualisation de chronologies évènementielles à partir d’un corpus de dépêches AFP ; l’autre accès sur l’analyse de la modalité dans des textes du domaine de la biologie. Dans les deux cas, il s’agit de montrer que des informations repérées dans les textes sont susceptibles d’être constituées en connaissances en regard des quatre dimensions sus-mentionnées – combinées ou non entre elles – par des experts d’un domaine donné et donc de participer à une ingénierie des connaissances textuelles.

Le 23 avril 2012, à 14h en salle B311, le séminaire LCR accueille Paolo Parisen Toldin (Bologne).

Contrary to ICC standard approach, we present a small WHILE language characterizing the class PP.

The main problem concerning the imperative approach is to understand how informations/values flow throw variables in a program.

In literature are well known many works that have polytime soundness but just few of them (using the imperative paradigm) are able to give a polytime completeness.

Our system, MAL0 (Multiplied, Affine, Linear, 0 dependeces ), is sound and complete. Moreover, our system can be used also to check if a program is running in probabilistic polytime (can be easily restrict to just polytime soundness). We claim that, contrary to works found in literature, our system is able to certify a program in polytime.

This is a joint work in progress with Jean-Yves Moyen.

Présenté par : Fayçal Hamdi, post-doctorant au laboratoire COGIT de l’IGN

Résumé :

Je présenterai tout d’abord les approches d’adaptation d’un processus d’alignement aux caractéristiques des ontologies alignées, qu’il s’agisse de caractéristiques quantitatives telles que leur volume ou de caractéristiques particulières liées par exemple à la façon dont les labels des concepts sont construits.

Concernant les caractéristiques quantitatives, je présenterai deux méthodes de partitionnement d’ontologies qui permettent l’alignement des ontologies très volumineuses. Ces deux méthodes génèrent, en entrée du processus d’alignement, des sous ensembles de taille raisonnable des deux ontologies à aligner en prenant en compte dès le départ l’objectif d’alignement dans le processus de partitionnement.

Concernant les caractéristiques particulières des ontologies alignées, je présenterai l’environnement TaxoMap Framework qui permet la spécification de traitements de raffinement à partir de primitives prédéfinies. Je présenterai le langage de patrons MPL (the Mapping Pattern Language) que j’ai proposé pour spécifier les traitements de raffinement.

En plus des approches d’adaptation aux caractéristiques des ontologies alignées, je présenterai les approches de réutilisation des résultats d’alignement pour l’ingénierie ontologique. Je me focaliserai plus particulièrement sur l’utilisation de l’alignement pour l’enrichissement d’ontologies. Je présenterai une étude de l’apport des techniques d’alignement pour l’enrichissement et l’impact des caractéristiques de la ressource externe utilisée comme source d’enrichissement.

Enfin, je présenterai la façon dont l’environnement TaxoMap Framework a été implémenté et les expérimentations réalisées : des tests sur le module d’alignement TaxoMap, sur l’approche de raffinement de mappings, sur les méthodes de partitionnement d’ontologies de très grande taille et sur l’approche d’enrichissement d’ontologies.