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


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