Lauréates prix de thèse 2019


 Elena V. EPURE

 Félicitation à la lauréate 2019 du prix de thèse INFORSID Elena V. Epure

 

 

Elena a été sélectionnée pour sa thèse intitulée « Automatically Modeling Conversations as Processes of Interrelated Speech Intentions »

Résumé : The data proliferation has enabled the creation of new data-driven technologies to learn about user behaviors. Most of these technologies derive value from logs passively generated during human-computer interactions. A particularity of these behavioral traces is their structure. However, the proactively generated text across Internet is unstructured and represents the vast majority of behavioral traces. To date, despite its prevalence and the relevance of behavioral knowledge to many domains, such as recommender systems and cyber-security, text is still insufficiently tackled as behavioral traces to reveal extensive insights into behavior. This thesis proposes a corpus-independent method to automatically exploit asynchronous communication in order to discover process models of conversations, centered on speech intentions and their relations. Multiple contributions are made. A speech intention taxonomy is derived from linguistics to model asynchronous communication and, compared to the related works, is corpus-independent, both finer-grained and exhaustive in the given context, and its application by non-experts is proven feasible through extensive experiments. A corpus-independent, automatic method to annotate conversation utterances with the proposed speech intentions is designed based on supervised machine learning. Validated ground-truth corpora are created and discourse, content and conversation features are engineered for classifiers. An automatic method based on process mining is designed to generate process models of interrelated speech intentions from conversation turns. As process mining relies on well-defined structured event logs, an algorithm to produce such logs from conversations is proposed. Additionally, an extensive design rationale on how conversations annotated with multiple labels per sentence could be transformed in event logs and what is the impact of different decisions on the behavioral models is released to support future research. Experiments and qualitative validations in medicine and linguistics prove the relevance and reliability of the proposed solution.


 Jessie CARBONNEL

 Félicitation à la lauréate 2019 du prix de thèse INFORSID Jessie CARBONNEL

 

 

Jessie a été sélectionnée pour sa thèse intitulée « L'analyse formelle de concepts : un cadre structurel pour l'Ă©tude de la variabilitĂ© de familles de logiciels »

Résumé : Des familles de logiciels similaires proviennent frĂ©quemment de la rĂ©utilisation de clones de logiciels existants, enrichis ou dĂ©pouillĂ©s de fonctionnalitĂ©s pour suivre de nouvelles exigences. Avec le temps, ces variantes se multiplient et se complexifient, et il devient difficile de les maintenir, de les faire Ă©voluer. L'ingĂ©nierie des lignes de produits logiciels regroupe un ensemble de mĂ©thodes visant Ă  faciliter le dĂ©veloppement et la gestion de telles collections de logiciels similaires. Documenter la variabilitĂ© est le point central de ce paradigme ; on la reprĂ©sente Ă  travers des modèles de variabilitĂ©, qui servent de supports Ă  la grande majoritĂ© des processus propres Ă  l'ingĂ©nierie des lignes de produits. La migration complète ou partielle de ces familles de logiciels vers des approches de type lignes de produits permet la simplification de leur exploitation. La rĂ©tro-ingĂ©nierie, la modĂ©lisation et la gestion de la variabilitĂ© sont reconnues comme une phase cruciale et ardue de cette migration. L'analyse formelle de concepts est un cadre mathĂ©matique de groupement hiĂ©rarchique qui organise un ensemble d'objets et leurs descriptions dans une structure canonique mettant naturellement en Ă©vidence leurs aspects communs et variables. Dans ce manuscrit, nous dĂ©fendons l'idĂ©e que l'analyse formelle de concepts, plus qu'un outil, offre un vĂ©ritable cadre structurel et rĂ©utilisable Ă  l'Ă©tude de la variabilitĂ© des familles de produits. Dans un premier temps, nous Ă©tablissons un panorama des informations sur la variabilitĂ© qui sont mises en Ă©vidence grâce Ă  ce formalisme, et discutons de son spectre d'applicabilitĂ©. Dans un second temps, nous illustrons l'utilisation originale de ces structures comme support Ă  des opĂ©rations de conception et de recherche d'informations. Enfin, nous Ă©largissons notre champ d'Ă©tude aux informations plus complexes dĂ©finies par des modèles de variabilitĂ© qui ont Ă©tĂ© Ă©tendus pour en amĂ©liorer l'expressivitĂ©, et dont la rĂ©tro-ingĂ©nierie est encore peu Ă©tudiĂ©e Ă  ce jour.


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