[Lisa_teatalk] Fwd: Prédoc oral, Xavier Bouthillier, lundi (9 mai) à 10h00 au 3195

Yoshua Bengio yoshua.umontreal at gmail.com
Tue May 3 15:32:35 EDT 2016


---------- Message transféré ----------
De : Alain Tapp <tappa at iro.umontreal.ca>
Date : 3 mai 2016 à 14:33
Objet : Prédoc oral, Xavier Bouthillier, lundi (9 mai) à 10h00 au 3195
À : seminaires at iro.umontreal.ca
Cc : Pascal Vincent <pascal20100 at gmail.com>


Bonjour!

Vous êtes invité à la présentation de l'examen prédoctoral de Xavier
Bouthillier, lundi le 9 mai à 10h00 au AA3195.


Président-rapporteur: Alain Tapp

Membre: Chris Pal (Ecole Polytechnique de Montréal)

Directeur de Recherche: Pascal Vincent

Résumé:

Le traitement automatique du langage naturel est un des domaines de

l’informatique aux problèmes les plus difficiles à résoudre puisqu’il est
souvent impossible

de les abstraire totalement du monde extérieur. Les premières tâches où
l’on pu observer

de bonnes performances furent des environnements spécialisés sur lesquels
on appliqua

des modèles à base de règles rigides. Ces modèles étaient cependant très
dispendieux

et très spécialisés. La puissance de généralisation de l’apprentissage
machine s’est

lentement intégré à ces systèmes jusqu’à finalement en remplacer totalement
certains.

Il reste cependant beaucoup de travail à faire avant que les problèmes que
pose le

traitement automatique du langage soient résolus.

Dans cet ouvrage, nous abordons les problèmes de classifications de
phrases, de

modélisation de langage et de traduction automatique sous l’angle de
l’apprentissage de

représentations profondes. Premièrement, nous présentons un réseau de
neurones

convolutionnel inspiré des modèles n-grammes que nous appliquons à la
classification

de phrases. Deuxièmement, nous décrivons un algorithme permettant de
réduire la

complexité en temps de calcul de plusieurs ordres de grandeur de modèles
tels que les

modèles de langage connectionnistes. En se basant sur la même
problématique, nous

proposons aussi une alternative au critère de reconstruction des
auto-encodeurs

permettant d’éviter la reconstruction d’entrées de très grandes tailles, un
problème

classique en traitement automatique du langage naturelle.

Finalement, nous proposons plusieurs idées pour de futurs travaux
concernant la

traduction automatique. Notamment, l’utilisation d’une sortie structurée
permettant la

construction itérative de traductions, en opposition à la construction
séquentielle, et le

développement d’une métrique de traduction automatique basée sur la

représentation des phrases dans un espace vectoriel.

-- 
Alain Tapp
Professeur titulaire
DIRO, Université de Montréal
http://www.iro.umontreal.ca/~tappa/
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