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SUMMARY:RAIM 2023
DESCRIPTION:Les Rencontres Arithmétiques du GdR Informatique Mathématique (RAIM) abordent les problèmes liés à l’arithmétique et se rapportant aux thématiques du GT Arith du GdR IM : arithmétique des ordinateurs\, validation numérique et preuve formelle\, calcul scientifique\, cryptographie… \nCes rencontres auront lieu au LORIA du lundi 6 novembre 14h au mercredi 8 novembre à midi. \nPlus d’informations sur le site de la conférence
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Rosalie Defourné (Mosel-VeriDis)
DESCRIPTION:Rosalie Defourné (Mosel-VeriDis) soutiendra sa thèse intitulée “Encodages de la théorie des ensembles de TLA+ pour la preuve automatique”\, le 7 novembre à 14h en salle C005. \nRésumé :\nCette thèse porte sur TLA+\, un langage de spécification fondé sur la logique temporelle et la théorie des ensembles non typée. TLA+ est principalement utilisé dans l’industrie pour vérifier des systèmes concurrents et distribués. On s’intéresse en particulier à la preuve interactive de théorèmes TLA+\, qui peut être réalisée avec l’outil TLAPS. Cet assistant de preuve emploie une batterie de prouveurs automatiques externes afin de vérifier les obligations de preuve qui correspondent aux étapes de raisonnement de l’utilisateur.\nJury\nRapporteurs :\n\nAurélie Hurault\, ENSEEIHT Toulouse\nDavid Delahaye\, Université de Montpellier\n\nExaminateurs : \n\nJasmin Blanchette\, Université Louis-et-Maximilien de Munich\nCatherine Dubois\, ENSIIE Évry\nChantal Keller\, Université Paris Saclay\nGuillaume Bonfante\, Université de Lorraine\n\nDirecteur et co-directeur de thèse :\n\nStephan Merz\, Université de Lorraine\nPascal Fontaine\, Université de Liège
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SUMMARY:PhD Defense: Liam Cripwell (Synalp)
DESCRIPTION:Liam Cripwell (Synalp) will defend his thesis\, entitled “Controllable and document-level text simplification“\, on Friday\, November 10th at 3 p.m. am in room A008. \nAbstract :\nText simplification is a task that involves rewriting a text to make it easier to read and understand for a wider audience\, while still expressing the same core meaning. This has potential benefits for disadvantaged end-users (e.g. non-native speakers\, children\, the reading impaired)\, while also showing promise as a preprocessing step for downstream NLP tasks. Recent advancements in neural generative models have led to the development of systems that are capable of producing highly fluent outputs. However\, these end-to-end systems often rely on training corpora to implicitly learn how to perform the necessary rewrite operations. In the case of simplification\, these datasets are lacking in both quantity and quality\, with most corpora either being very small\, automatically constructed\, or subject to strict licensing agreements. As a result\, many systems tend to be overly conservative\, often making no changes to the original text or being limited to the paraphrasing of short word sequences without substantial structural modifications. Furthermore\, most existing work on text simplification is limited to sentence-level inputs\, with attempts to iteratively apply these approaches to document-level simplification failing to coherently preserve the discourse structure of the document. This is problematic\, as most real-world applications of text simplification concern document-level texts.\nIn this thesis\, we investigate strategies for mitigating the conservativity of simplification systems while promoting a more diverse range of transformation types. This involves the creation of new datasets containing instances of under-represented operations and the implementation of controllable systems capable of being tailored towards specific transformations and simplicity levels. We later extend these strategies to document-level simplification\, proposing systems that are able to consider surrounding document context and use similar controllability techniques to plan which sentence-level operations to perform ahead of time\, allowing for both high performance and scalability. Finally\, we analyze current evaluation processes and propose new strategies that can be used to better evaluate both controllable and document-level simplification systems.\nJury\n\nReviewers:\n\nBenoît Sagot\, Inria Paris\nBenoit Favre\, Aix Marseille Université\n\nExaminers:\n\nWei Xu\, Georgia Institute of Technology\nLiana Ermakova\, Université de Bretagne Occidentale\n\n\nThesis Director and co-Director: \n\n\nClaire Gardent\, Université de Lorraine\nJoël Legrand\, Université de Lorraine
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SUMMARY:PhD Defense: Prerak Srivastava (Multispeech)
DESCRIPTION:Prerak Srivastava (Multispeech) will defend his thesis\, entitled “Realism in Virtually Supervised Learning for Acoustic Room Characterization and Sound Source Localization“\, on Monday\, November 13th at 10 am in room A008. \nAbstract :\nAudio Augmented Reality aims to integrate virtual audio content into the user’s acoustic environment\, creating an immersive audio experience. The commercial availability of augmented reality headsets such as Apple Vision Pro has further motivated interest in this research field. To synthesize binaural spatial audio that can recreate the perception of distance\, direction\, and acoustic cues\, the knowledge of specific acoustic parameters of the user’s environment is a pre-requisite. Acoustic parameters can be divided into two categories: global parameters associated with the room’s geometry\, reverberation time\, and wall materials\, and local parameters concerning the location of each sound source. With the help of room acoustic simulators\, these parameters are used to simulate room impulse responses. These room impulse responses can then be convolved with dry speech signals to synthesize binaural spatial audio with a perception of realism. However\, the estimation of these acoustic parameters is a challenge. Previous research has attempted to address this problem through cumbersome and time-consuming in-situ measurements\, which are often impractical.\nIn this thesis\, we tackle this challenge by leveraging supervised machine-learning techniques using speech recordings as input. Our primary focus is on cuboid rooms with static acoustic scenarios. In the initial part of our work\, we develop a multi-task neural network for room parameter estimation. We then assess its robustness using real-world data. In the second part\, we shift our focus towards virtually supervised learning. This approach involves training machine learning models exclusively on simulated data. The rationale behind this strategy is rooted in the limited availability of task-specific real datasets within this domain. To ensure genralization\, the training dataset should closely resemble the scenarios encountered in the test datasets. In order to bridge the gap\, we improve realism in the open-source room acoustics simulator Pyroomacoustics by implementing an extended image source method. Further\, this improved room acoustics simulator is used to train neural networks for the tasks of room parameter estimation and sound source localization. We employ several real test datasets to assess the positive impact brought by training the systems using the improved simulator. Our experiments show that the generalization of the system is improved across both tasks when compared to the systems trained for the same task with less realistic training data. To the best of our knowledge\, this is one of the first studies to explore the field of virtually supervised learning for the task of global and local room acoustic parameter estimation.\nJury\n\nReviewers:\n\nRainer Martin – Ruhr-Universitat Bochum\, Germany\nEric Bavu – CNAM Paris\, France\n\nExaminers:\n\nMarie-Odile Berger – INRIA Nancy\, France\nSimon Leglaive – Centrale Supelec\, Rennes\, France\n\n\n\nThesis Director and co-Director: \n\n\nEmmanuel Vincent – INRIA Nancy\, France\nAntoine Deleforge – INRIA Nancy\, France
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SUMMARY:Colloquium du Loria : Yves Lepage
DESCRIPTION:Le prochain colloquium du Loria aura lieu le mercredi 15 novembre à 13h30 dans l’amphithéâtre. \nNous aurons le plaisir d’accueillir Yves Lepage\, Professeur à l’Université Waseda. \nAnalogie et données de langue\n\nHistoriquement\, la notion technique d’analogie (A est à B ce que C est à D) est immédiatement passée des mathématiques (nombres naturels) à l’étude de la forme des mots et à l’étude de leur sens. Elle apparaît implicitement en linguistique comparative\, puis explicitement à la naissance de la linguistique moderne. En traitement automatique des langues\, elle a été utilisée en morphologie computationelle et en sémantique distributionnelle. Cet exposé traitera de l’analogie entre données de langue\, essentiellement textuelles\, qu’il s’agisse de caractères\, de formes lexicales\, de chunks\, de N-grammes ou de phrases\, sous forme de chaînes ou de représentations vectorielles. \nLes personnes extérieures au laboratoire peuvent s’inscrire avant le 13 novembre auprès de Mariana Diaz : mariana.diaz(at)loria.fr
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SUMMARY:D4 Seminar : Socio-conversational AI: Modelling the socio-emotional component of interactions using neural models
DESCRIPTION:Speaker: Chloé Clavel (Centre Inria de Paris\, équipe-projet ALMAnaCH) \nAbstract:\nA single lack of social tact on the part of a conversational system (chatbot\, voice assistant\, social robot) can cause the user’s trust and engagement with the interaction to drop. This lack of social intelligence affects the willingness of a large audience to view conversational systems as acceptable. To understand the state of the user\, the current affective/social computing research community has drawn on research in artificial intelligence and the social sciences. However\, in recent years\, the trend has shifted towards a monopoly of deep learning methods\, which are quite powerful but opaque and greedy for annotated data and less suitable for integrating social science knowledge. I will present here the research we are doing  to develop Machine/Deep Learning models for modeling the social component of interactions. In particular\, I will focus on research aimed at improving the explainability of the models as well as their transferability to new data and new socio-emotional phenomena. \nReferences:\nAina Garí Soler\, Matthieu Labeau and Chloé Clavel (2022). One Word\, Two Sides: Traces of Stance in Contextualized Word Representations. Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING)\, Gyeongju\, Korea\, October 12-17.\nRaphalen\, Y.\, Clavel\, C. & Cassell\, J. (2022). « You might think about slightly revising the title »: identifying hedges in peer-tutoring interactions. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)\, Long Papers.\nGaël Guibon\, Matthieu Labeau\, Hélène Flamein\, Luce Lefeuvre\, Chloé Clavel (2021). Few-Shot Emotion Recognition in Conversation with Sequential Prototypical Networks. In EMNLP\nNicolas Rollet\, Chloé Clavel. (2020) “Talk to you later” Doing social robotics with conversation analysis. Towards the development of an automatic system for the prediction of disengagement\, Article in : Interaction Studies Vol. 21:2 pp. 269–293\nLeo Hemamou;Arthur Guillon;Jean-Claude Martin;Chloe Clavel. (2021) Multimodal Hierarchical Attention Neural Network: Looking for Candidates Behaviour which Impact Recruiter’s Decision\, IEEE Trans. of Affective Computing
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Juliette Faille (Synalp)
DESCRIPTION:Juliette Faille (Synalp) soutiendra sa thèse intitulée “Génération de texte en langue naturelle à partir de données : évaluation et explicabilité”\, le 17 novembre à 14h en salle C005. \nRésumé :\nLes modèles de génération de langage naturel (NLG) ont récemment atteint de très hautes performances. Les textes qu’ils produisent sont généralement corrects sur le plan grammatical et syntaxique\, ce qui les rend naturels. Bien que leur sens soit correct dans la grande majorité des cas\, même les modèles de NLG les plus avancés produisent encore des textes avec des significations partiellement inexactes.\nDans cette thèse\, en nous concentrons sur le cas particulier des problèmes liés au contenu des textes générés\, nous proposons d’évaluer et d’analyser les modèles utilisés dans les tâches de verbalisation de graphes RDF (Resource Description Framework) et de génération de questions conversationnelles.\nTout d’abord\, nous étudions la tâche de verbalisation des graphes RDF et en particulier les omissions et hallucinations d’entités RDF\, c’est-à-dire lorsqu’un texte généré automatiquement ne mentionne pas toutes les entités du graphe RDF d’entrée ou mentionne d’autres entités que celles du graphe d’entrée. Nous évaluons 25 modèles de verbalisation de graphes RDF sur les données WebNLG. Nous développons une méthode pour détecter automatiquement les omissions et les hallucinations d’entités RDF dans les sorties de ces modèles. Nous proposons une métrique basée sur le nombre d’omissions ou d’hallucinations pour quantifier l’adéquation sémantique des modèles NLG avec l’entrée.\nNous constatons que cette métrique est corrélée avec ce que les annotateurs humains considèrent comme sémantiquement correct et nous montrons que même les modèles les plus globalement performants sont sujets à des omissions et à des hallucinations.\nSuite à cette observation sur la tendance des modèles de verbalisation RDF à générer des textes avec des problèmes liés au contenu\, nous proposons d’analyser l’encodeur de deux de ces modèles\, BART et T5. Nous utilisons une méthode d’explicabilité par sondage et introduisons deux sondes de classification\, l’une paramétrique et l’autre non paramétrique\, afin de détecter les omissions et les déformations des entités RDF dans les plongements lexicaux des modèles encodeur-décodeur. Nous constatons que ces classifieurs sont capables de détecter ces erreurs dans les encodages\, ce qui suggère que l’encodeur des modèles est responsable d’une certaine perte d’informations sur les entités omises et déformées.\nEnfin\, nous proposons un modèle de génération de questions conversationnelles basé sur T5 qui\, en plus de générer une question basée sur un graphe RDF d’entrée et un contexte conversationnel\, génère à la fois une question et le triplet RDF correspondant. Ce modèle nous permet d’introduire une procédure d’évaluation fine évaluant automatiquement la cohérence avec le contexte de la conversation et l’adéquation sémantique avec le graphe RDF d’entrée.\nNos contributions s’inscrivent dans les domaines de l’évaluation en NLG et de l’explicabilité. Nous empruntons des techniques et des méthodologies à ces deux domaines de recherche afin d’améliorer la fiabilité des modèles de génération de texte.\nJury\nRapporteurs :\n\nCyril LABBE\, Professeur des universités\, Université Grenoble Alpes\nBenjamin PIWOWARSKI\, Chargé de recherche\, Sorbonne Université\n\nExaminateurs : \n\nChloé CLAVEL\, Professeure des universités\, Télécom Paris\nLaure SOULIER\, Maîtresse de conférences\, Sorbonne Université\nAlbert GATT\, Professeur des universités Université d’Utrecht\n\nDirectrice de thèse :\n\nClaire GARDENT\, Directrice de recherche\, Université de Lorraine
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SUMMARY:Journées scientifiques du GDR LIFT
DESCRIPTION:Le GdR LIFT organise deux journées de rencontres autour des thèmes de LIFT. L’objectif de ces journées est de favoriser les interactions entre linguistique informatique\, linguistique formelle et linguistique de terrain\, afin de favoriser le développement de recherches en linguistique qui tirent le meilleur parti des nouvelles technologies. \nEn plus d’orateur.trice.s invité.e.s\, ces journées incluent des moments d’échanges via la présentation de travaux de recherche en cours. \nCes journées auront lieu au Loria à Vandoeuvre-Lès-Nancy les 20 et 21 novembre. \n\nPlus d’informations sur le site des journées.\nEn savoir plus sur le GDR LIFT.
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SUMMARY:Journée Fédération Charles Hermite : Représentations du Langage
DESCRIPTION:Programme\n10h00-10h15 : ACCUEIL ET PRÉSENTATION DE LA JOURNÉE \n10h15-11h00 : MANUEL REBUSCHI\, McF en philosophie\, UL ; MAXIME AMBLARD\, PR en informatique UL ; MICHEL MUSIOL\, PR en psychologie UL \n11h00-11h45 : MATHIEU D’AQUIN\, PR en informatique\, UL \n11h45-12h30 : CHRISTOPHE ECKES \, McF en histoire des mathématiques\, UL \n12h30-14h00 : BUFFET \n14h00-14h45 : NAZIM FATÈS\, CR en informatique\, Inria Nancy-Grand Est \n14h45-15h30 : THIBAULT CLÉRICE\, starting researcher en humanités numériques\, Inria Paris \n15h30-16h15 : CATHERINE ROTH\, McF en sciences de la culture et de la communication\, UHA \n16h15 : PAUSE CAFÉ ET CONCLUSION DE LA JOURNÉE \n\nInscription gratuite\nConfirmation de participation au repas de midi obligatoire avant le mardi 14 novembre\nOrganisateurs : Antoine Lejay\, Miguel Couceiro\, Pierre Mercuriali\n\nVoir invitation en pdf.
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SUMMARY:Journée en mémoire de Guy Perrier
DESCRIPTION:Membre de Calligramme dès sa création\, puis de Sémagramme\, notre collègue Guy Perrier est décédé le 18 juin 2023. Ses travaux l’ont mené de la logique au traitement automatique des langues naturelles. Après sa thèse\, intitulée « De la construction de preuves à la programmation parallèle en logique linéaire »\, soutenue en 1995\, il est recruté comme maître de conférences à l’IUT d’Épinal. En s’inspirant des réseaux de démonstration de la logique linéaire\, il définit le formalisme des grammaires d’interaction dont le développement donnera lieu à FRIGRAM\, une grammaire du français à large couverture. C’est d’ailleurs sur cette thématique que porte son Habilitation à Diriger des Recherches\, qu’il obtient en 2003. \nEn 2005\, il est nommé Professeur des Universités à l’Université de Nancy 2 et accédera une dizaine d’années plus tard à l’éméritat. Au cours de ces dernières années\, ses travaux portaient sur la réécriture de graphes\, appliquée à l’analyse syntaxique et sémantique d’énoncés langagiers\, notamment avec le développement de Grew et de systèmes de réécriture\, restant scientifiquement très actif au sein de l’équipe Sémagramme (voir également la page d’hommage). \n\nVoir le programme de cette journée sur le site dédié à l’événement
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SUMMARY:Workshop "Analogies: From learning to explainability"\, with Zied Bouraoui
DESCRIPTION:The workshop “Analogies: From learning to explainability”\, with Zied Bouraoui\, will take place on 27-28 November at the Université d’Artois in Arras and in hybrid mode.\n\nThis workshop aims to bring together AI researchers at the crossroads of machine learning\, natural language processing\, knowledge presentation\, and reasoning\, who are interested in the various applications of analogical reasoning in machine learning\, especially\, for explainability purposes.\n\nThis workshop is supported by the working group MyHIA and Explicon of the GDR RADIA\, and by the ANR project AT2TA (2023-2026).\nThe event is free to attend\, but registration is mandatory by November 16th\n\nRegister on this link
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