" Soutenance de l’Habilitation à Diriger des Recherches de Thi-Bich-Hanh DAO. | Université d'Orléans

Université d'Orléans

Soutenance de l’Habilitation à Diriger des Recherches de Thi-Bich-Hanh DAO.

14/03/2018 - 10:30 - 14/03/2018 - 14:00

URL: http://www.univ-orleans.fr/actus/soutenances

Nom du contact: Etudes Doctorales

Courriel du contact: etudes.doctorales@univ-orleans.fr

Lieu: Amphi Herbrand - UFR Collegium Sciences et Techniques - Bâtiment 3IA - rue Léonard de Vinci - campus UNIVERSITÉ

Discipline : Informatique

Résumé :

La programmation par contraintes est un paradigme puissant pour résoudre des problèmes combinatoires. Je présente mes travaux sur l’application de la programmation par contraintes au traitement automatique des langues et à la fouille de données. En traitement automatique des langues, nous nous intéressons à l’analyse syntaxique des grammaires de propriétés, décrites par des propriétés que doivent satisfaire les énoncés grammaticaux. Nous définissons une sémantique formelle en théorie des modèles et formalisons l’analyse syntaxique comme un problème d’optimisation sous contraintes. Nous développons un modèle en programmation par contraintes, ce qui amène à un analyseur entièrement à base de contraintes. En fouille de données, nous considérons le problème de classification non supervisée (clustering) sous contraintes utilisateur, qui vise à partitionner les objets en groupes homogènes, étant donnés une mesure de dissimilarité entre objets et un ensemble de contraintes utilisateur à satisfaire. Nous développons un cadre déclaratif qui intègre plusieurs critères d’optimisation principaux de clustering et tous types de contraintes utilisateur populaires. Nous montrons que sa flexibilité permet de trouver la frontière de Pareto pour des problèmes de clustering bi-objectif sous contraintes. Nous améliorons davantage l’efficacité l’approche en développant des contraintes globales dédiées aux critères d’optimisation de clustering. Nous explorons plusieurs nouveaux problèmes de clustering avec des contraintes et montre que la programmation par contraintes constitue un cadre flexible et efficace pour les résoudre.