Zugl.: Bremen, Univ., Diss., 2007

Universiẗat, Diss.--Kassel, 1993.

Thèses (M.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1998. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2000. / Titre de l'écran-titre (visionné le 18 juillet 2006). Publié aussi en version papier.

München, Univ. der Bundeswehr, Diss., 2010.

Le présent manuscrit présente de nouvelles techniques d'extraction des structures : du dialogue de groupe, d'une part; de textes argumentatifs, d'autre part. Déceler la structure de longs textes et de conversations est une étape cruciale afin de reconstruire leur signification sous-jacente. La difficulté de cette tâche est largement reconnue, sachant que le discours est une description de haut niveau du langage, et que le dialogue de groupe inclut de nombreux phénomènes linguistiques complexes. Historiquement, la représentation du discours a fortement évolué, partant de relations locales, formant des collections non-structurées, vers des arbres, puis des graphes contraints. Nos travaux utilisent ce dernier paradigme, via la Théorie de Représentation du Discours Segmenté. Notre recherche se base sur un corpus annoté de discussions en ligne en anglais, issues du jeu de société Les Colons de Catane. De par la nature stratégique des conversations, et la liberté que permet le format électronique des discussions, ces dialogues contiennent des Unités Discursives Complexes, des fils de discussion intriqués, parmi d'autres propriétés que la littérature actuelle sur l'analyse du discours ignore en général. Nous discutons de deux investigations liées à notre corpus. La première étend la définition de la contrainte de la frontière droite, une formalisation de certains principes de cohérence de la structure du discours, pour l'adapter au dialogue de groupe. La seconde fait la démonstration d'un processus d'extraction de données permettant à un joueur artificiel des Colons d'obtenir un avantage stratégique en déduisant les possessions de ses adversaires à partir de leurs négociations. Nous proposons de nouvelles méthodes d'analyse du dialogue, utilisant conjointement apprentissage automatisé, algorithmes de graphes et optimisation linéaire afin de produire des structures riches et expressives, avec une précision supérieure comparée aux efforts existants. Nous décrivons notre méthode d'analyse du discours par contraintes, d'abord sur des arbres en employant la construction d'un arbre couvrant maximal, puis sur des graphes orientés acycliques en utilisant la programmation linéaire par entiers avec une collection de contraintes originales. Nous appliquons enfin ces méthodes sur les structures de l'argumentation, avec un corpus de textes en anglais et en allemand, parallèlement annotés avec deux structures du discours et une argumentative. Nous comparons les trois couches d'annotation et expérimentons sur l'analyse de l'argumentation, obtenant de meilleurs résultats, relativement à des travaux similaires. / This work presents novel techniques for parsing the structures of multi-party dialogue and argumentative texts. Finding the structure of extended texts and conversations is a critical step towards the extraction of their underlying meaning. The task is notoriously hard, as discourse is a high-level description of language, and multi-party dialogue involves many complex linguistic phenomena. Historically, representation of discourse moved from local relationships, forming unstructured collections, towards trees, then constrained graphs. Our work uses the latter framework, through Segmented Discourse Representation Theory. We base our research on a annotated corpus of English chats from the board game The Settlers of Catan. Per the strategic nature of the conversation and the freedom of online chat, these dialogues exhibit complex discourse units, interwoven threads, among other features which are mostly overlooked by the current parsing literature. We discuss two corpus-related experiments. The first expands the definition of the Right Frontier Constraint, a formalization of discourse coherence principles, to adapt it to multi-party dialogue. The second demonstrates a data extraction process giving a strategic advantage to an artificial player of Settlers by inferring its opponents' assets from chat negotiations. We propose new methods to parse dialogue, using jointly machine learning, graph algorithms and linear optimization, to produce rich and expressive structures with greater accuracy than previous attempts. We describe our method of constrained discourse parsing, first on trees using the Maximum Spanning Tree algorithm, then on directed acyclic graphs using Integer Linear Programming with a number of original constraints. We finally apply these methods to argumentative structures, on a corpus of English and German texts, jointly annotated in two discourse representation frameworks and one argumentative. We compare the three annotation layers, and experiment on argumentative parsing, achieving better performance than similar works.

Des réformes sans précédent ont eu lieu dans les dernières années en ce qui concerne le cannabis. Cette substance est à l’avant-plan de la mouvance remettant en question la prohibition des drogues illicites. Au Canada, le gouvernement Libéral annonçait récemment son intention de présenter un cadre de légalisation pour le printemps 2017, mais une communauté d’activistes et d’organisations diverses s’exprime depuis des décennies sur la nécessité d’une telle réforme. L’objectif de cette thèse de maîtrise est d’étudier différentes perspectives militantes pour voir comment des groupes anti-prohibition issus de la société civile conçoivent et envisagent la légalisation du cannabis au Canada. Ces acteurs sont relativement peu traités dans la littérature constructiviste à propos des politiques sur le cannabis, qui se concentre davantage sur la couverture médiatique ou les discours gouvernementaux. Or, les organisations pro-légalisation présentent un argumentaire riche et détaillé abordant beaucoup d’éléments névralgiques de ce débat. Étudier leurs différents points de vue permet de mieux saisir les tensions et les nuances de la conversation sociale sur le cannabis. Après avoir composé un échantillon diversifié de douze organisations canadiennes militant en faveur de la légalisation, nous avons d’abord assemblé une archive de documents rendus disponibles par ces organisations. Puis, entre octobre 2015 et mars 2016, nous avons mené des entretiens avec un représentant ou une représentante de chaque groupe, afin d’obtenir une illustration à jour et plus détaillée du discours de l’organisation. Pour traiter ces données, nous avons eu recours à l’analyse de cadres, raffinée à l’aide d’outils de l’analyse du discours. Nous avons identifié quatre perspectives diagnostiques utilisées pour définir le problème avec le système actuel de gestion du cannabis au Canada : un cadre basé sur l’inefficacité, un cadre critique, un cadre d’injustice et un cadre politique. Ces diagnostics amènent à proposer des solutions distinctes, qui peuvent être situées par rapport à trois pôles généraux : la santé et la sécurité, les droits et libertés ou le marché libre et ouvert. Cela dit, malgré des perspectives variées, les acteurs étudiés s’entendent sur plusieurs points concrets lorsqu’il s’agit de définir la légalisation dans la pratique. De façon générale, cette thèse offre une grille de lecture permettant de mieux comprendre la complexité du débat entourant la légalisation du cannabis.

Ce mémoire propose des outils d'analyse des données fonctionnelles (ADF). Cette analyse s'applique aux données dont la structure peut être considérée comme une fonction. Dans ce travail, nous avons fait, avec des exemples pratiques sous R, un parcours sur une partie des méthodes existantes. D'abord, nous avons commencé par une petite introduction générale sur l'ADF où nous avons parlé non seulement des différentes bases classiques (base de Fourier, base polynomiale, base spline) qui permettent de représenter les données fonctionnelles en les rapprochant avec une combinaison linéaire de fonctions de base, mais aussi du lissage qui permet de convertir des données observées discrètes en courbes coutinues (par les moindres carrés ou par la pénalisation). Au vu du problème de variabilité en phase des données fonctionnelles, nous avons parlé des différentes méthodes d'alignement des courbes (par points de repère et alignement continu). Ensuite, nous avons étudié le clustering de données fonctionnelles. Il s'agit du processus qui permet de regrouper en cluster des fonctions similaires. Plusieurs méthodes de clustering exitent, mais nous nous sommes focalisés principalement sur les méthodes basées sur la distance, plus particulièrement sur la méthode K-moyennes. Également, le K-moyennes combinant simultanément l'alignement de manière globale et le clustering des courbes a été présentée. Et à travers des exemples pratiques, nous avons pu trouver la structure sous-jacente de données (identification de certaines tendances des données). Enfin, nous avons terminé par présenter le K-moyennes probabiliste avec alignement local qui prend en compte la forme locale des courbes, ce qui n'est pas le cas avec les méthodes susmentionnées qui traitent les courbes dans leur intégralité. Cette méthode, développée par Cremona et Chiaromonte, permet le regroupement local des courbes et la découverte de motifs fonctionnels ("formes" typiques) dans ces courbes. Sous R, cette méthode est fournit par le package probKMA.FMD (ProbKMA-based Functional Motif Discovery) qui est en construction. Des exemples pratiques ont été montrés afin de bien tester les codes et les fonctions du package. / This thesis proposes tools for functional data analysis (FDA). FDA is used on data whose structure can be considered as a function. In this work, we have looked at some of the existing methods using practical examples with R. First, we started with a short general introduction on FDA in which we discussed the different classical bases (Fourier basis, polynomial basis, Spline basis) which allow to represent functional data through a linear combination of basis functions. We also considered smoothing, which allows the conversion of discrete observed data into continuous curves (by least squares or by rougghness penalty). Regarding the problem of phase variability of functional data, we discussed different methods of curve alignment (by landmarks and continuous alignment). Second, we studied the clustering of functional data, which permits to group similar functions into clusters. Several clustering methods exist, but we mainly focused on distance-based methods, particularly on the K-means. Moreover, we considered a K-means combining simultaneously global alignment and clustering of curves. Through practical examples, we were able to find the underlying structure of the data (identification of certain patterns in the data). Finally, we presented the probabilistic K-means with local alignment which takes into account the local shape of the curves,as opposed to the previously mentioned methods which treat the curves in their entirety. This method, developed by Cremona and Chiaromonte, allows the local clustering of curves and the discovery of functional motifs ("shapes") in these curves. In R, this method is provided by the probKMA.FMD (ProbKMA-based Functional Motif Discovery) package which is under construction. Practical examples have been shown to test the codes and functions of the package.

La Nouvelle-Écosse présente des conditions climatiques annuelles variables, ce qui en fait un environnement difficile pour la production de raisin pour la vinification. La relation entre la maturité des baies et la composition chimique du vin a été étudiée chez les cultivars de Vitis vinifera, mais peu d'études ont porté sur les hybrides interspécifiques Vitis sp. comme celles cultivés dans l'Est du Canada. Dans ce contexte, ce projet visait à étudier la relation entre la composition chimique du raisin et du vin, dont les composés volatils libres et liés, chez les hybrides interspécifiques Vitis sp. L'Acadie blanc, Osceola Muscat et Seyval blanc récoltés à trois stades de maturation en Nouvelle-Écosse, au cours des saisons 2019 et 2020. Parmi les trois variétés analysées dans cette étude, Osceola Muscat a montré des caractéristiques intéressantes pour la production de vin de climat froid pendant la saison chaude : au dernier stade de maturité (HD3), il a montré un niveau significativement plus élevé de terpènes dans le vin, ce qui suggère que le vin résultant était potentiellement de meilleure qualité, avec des notes florales désirables. Dans des conditions climatiques difficiles, une accumulation plus élevée de GDD (saisons plus chaudes) et une maturité plus tardive (HD3) ont eu un impact positif sur la composition aromatique du vin dans toutes les variétés hybrides interspécifiques de Vitis cultivées en Nouvelle-Écosse. / Nova Scotia shows variable yearly climatic conditions making it a challenging environment for grape production for wine making. The relationship between berry ripeness and wine chemical composition has been studied in Vitis vinifera cultivars, but few studies investigated the interspecific hybrid Vitis sp. such as those grown in Eastern Canada. In this context, this project aimed at investigating the relationship between the grape and wine chemical composition such as free and bound volatile compounds, in the interspecific hybrid Vitis sp. L'Acadie blanc, Osceola Muscat and Seyval blanc harvested at three ripening stages in Nova Scotia during 2019 and 2020. Among the three varieties analyzed in this study, Osceola Muscat showed valuable characteristics for cold-climate wine production in the warmer season at the latest maturity stage, with a significantly higher level of terpenes in wine, suggesting that the resulting wine was potentially of higher quality, with more desirable floral notes. Higher accumulation of GDD (warmer seasons) and later maturity had positively impacted wine aroma composition in all studied interspecific hybrid Vitis varieties in Nova Scotia within challenging climatic conditions.

Ce document porte sur l'extraction d'attributs géométriques présents sur les modèles 3D résultant de l'acquisition numérique de fragments archéologiques. Ces attributs sont ensuite exploités à des fins de classifications, de reconstructions et de remontages.