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LIFO - Bâtiment IIIA
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Tel: +33 (0)2 38 41 70 11
Fax: +33 (0)2 38 41 71 37



Les séminaires du LIFO


Accès par année : 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Sauf exception, les séminaires se déroulent le lundi de 14h à 15h, Salle de réunion 1, bâtiment IIIA (voir plan du campus).


30/03/2015 : Titre à venir
Mathieu Morey (IRIT, Université Paul Sabatier, Toulouse 3) Résumé

23/03/2015 : Titre à venir
Noémie-Fleur Sandillon-Rezer (LaBRI, Université Bordeaux 1) Résumé

16/03/2015 : Titre à venir
Lina Maria Rojas Barahona (LORIA, Université de Lorraine) Résumé

09/03/2015 : Answer set programming et data mining
Thomas Guyet (IRISA, Agrocampus Ouest) Résumé

16/02/2015 : Fuzzy co-clustering with automated feature weighting
Charlotte Laclau (LIPADE, Université Paris Descartes ) Résumé

09/02/2015 : Sémantique de la temporalité en français : une formalisation compositionnelle
Anaïs Lefeuvre (LI, Université François Rabelais de Tours) Résumé

02/02/2015 : Titre à venir
Violaine Antoine (LIMOS, Université de Clermont-Ferrand) Résumé

26/01/2015 : Analyse syntaxique en dépendances non-projective : étiquetage syntaxique pour les grammaires catégorielles de dépendances et analyse par transition.
Ophélie Lacroix (LINA, Université de Nantes) Résumé

12/01/2015 : Un survol des composantes connexes tropicales
Sylvain Legay (LRI, Université Paris Sud Orsay) Résumé
Attention : Débute à 11 h.


Résumés des séminaires


Titre à venir Mathieu Morey, IRIT, Université Paul Sabatier, Toulouse 3

Résumé à venir.


Titre à venir Noémie-Fleur Sandillon-Rezer, LaBRI, Université Bordeaux 1

Titre à venir.


Titre à venir Lina Maria Rojas Barahona, LORIA, Université de Lorraine

Résumé à venir.


Answer set programming et data mining Thomas Guyet, IRISA, Agrocampus Ouest

Résumé à venir.


Fuzzy co-clustering with automated feature weighting Charlotte Laclau, LIPADE, Université Paris Descartes

In data mining, the fuzziness principle allows a description of uncertainties that often appears in real world applications. In this talk, we will present two fuzzy co-clustering algorithms. The first one is a fuzzy version of the double kmeans algorithm. The second one is an extension with automated variable weighting allowing co-clustering and feature selection simultaneously. This is particularly relevant within a high dimensional context being that features selection successfully identifies non relevant variables which negatively impact the performance of clustering algorithm. We will also present results obtained on synthetic and real datasets showing the appropriateness of our approach.


Sémantique de la temporalité en français : une formalisation compositionnelle Anaïs Lefeuvre, LI, Université François Rabelais de Tours

Résumé à venir


Titre à venir Violaine Antoine, LIMOS, Université de Clermont-Ferrand

Résumé à venir.


Analyse syntaxique en dépendances non-projective : étiquetage syntaxique pour les grammaires catégorielles de dépendances et analyse par transition. Ophélie Lacroix, LINA, Université de Nantes

Dans le domaine de l'analyse syntaxique, les études sur l'analyse en dépendances sont de plus en plus représentées mais évitent encore souvent de prendre en compte le phénomène de la non-projectivité. Les dépendances non-projectives sont des dépendances qui peuvent engendrer des croisements dans la structure syntaxique d'une phrase. Elles sont utiles au même titre que toute dépendance syntaxique mais sont souvent distantes et plus difficiles à traiter. Nous étudions le cas de l'analyse en dépendances non-projective à travers deux axes. D'une part, nous étudions l'intérêt d'intégrer une étape d'étiquetage syntaxique dans un processus de pré-annotation permettant la construction de corpus en dépendances non-projectifs pour le français, à l'aide des grammaires catégorielles de dépendances. Nous proposons un processus complet permettant d'alléger le travail des annotateurs. D'autre part, nous étudions un système d'analyse par transition, dans le but d'améliorer la prédiction des dépendances non-projectives, et proposons un système en trois étapes linéaires, adaptable à n'importe quel corpus en dépendances standard.


Un survol des composantes connexes tropicales Sylvain Legay, LRI, Université Paris Sud Orsay

Les graphes pré-coloriés permettent de modéliser un grand nombre de réseaux, techniques, biologiques, sociologiques, économiques [1]. On peut s'intéresser par exemple au graphe du Web dont chaque page web est un sommet colorié par une thématique, deux sommets étant adjacents si un lien existe entre ces deux pages. Une partie tropicale d'un graphe pré-colorié, est un ensemble de sommets contenant au moins une fois chaque couleur. Dans un graphe pré-colorié connexe, l'existence d'une partie connexe tropicale est évidente. Le problème de la composante connexe tropicale consiste à trouver la plus petite composante connexe tropicale, ou au moins une composante connexe tropicale de taille suffisamment petite par rapport à l'optimal. Je présenterais des résultats de complexité et, le problème étant NP-complet pour la plupart des graphes (pour les arbres et les graphes d'intervalles par exemple), des conditions suffisantes liés à cette question. Références [1] M. Fellows, G. Fertin, D. Hermelin, and S. Vialette. Upper and lower bounds for finding connected motifs in vertex-colored graphs. Journal of Computer and System Sciences, Volume 77 Issue 4, pages 799-811, July 2011.