Résumé. L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues...

The author explores the role that Taylor-type rules can play in monetary policy, given the degree of uncertainty in the economy. The optimal rule is derived from a simple infinite-horizon model of the monetary transmission mechanism, with only additive uncertainty. The author then examines how this rule ought to be modified when there is uncertainty about the parameters, the time lags, and the ...

Leukoaraiosis (LA) describes diffuse white matter abnormalities apparent in computed tomography (CT) or magnetic resonance (MR) brain scans. Patients with LA generally show varying degrees of cognitive impairment, which can be classified as cognitively normal (CN), mild cognitive impairment (MCI), and dementia. However, a consistent relationship between the degree of LA and the level of cogniti...

RÉSUMÉ. Avec l’accroissement des villes, la modification du climat en milieu urbain n’est plus à remettre en cause. L’îlot de chaleur urbain résulte de plusieurs processus induits par la volumétrie de la ville et la diversité des surfaces. Plusieurs indicateurs morphologiques ont été sélectionnés pour permettre un découpage du tissu urbain en zones homogènes, en quartiers, ayant chacun une infl...

: We present a learning model for categorization of structured documents that takes into account both structural information and textual information. We first define a generative model of structured documents using belief networks. Then we transform the generative model into a discriminant one using the Fisher kernel. Finally, we describe an instance of this model applied to the categorization ...

While Part I [2] of this paper was devoted mainly to quadrics intersecting in a smooth quartic, we now focus on singular intersections. To produce optimal or near-optimal parameterizations in all cases, we first determine the the real type of the intersection before computing the actual parameterization. In this second part, we present the first classification of pencils of quadrics based on th...

Résumé. Dans cet article, nous nous intéressons à Fuzzy C-Means (FCM), une technique très connue pour la classification floue. Nous proposons un algorithme efficace basé sur la programmation DC (Difference of Convexe functions) et DCA (DC Algorithm) pour résoudre ce problème. Les expériences numériques comparatives avec l’algorithme standard FCM sur les données réelles montrent la robustesse, l...

Résumé. Dans cet article nous abordons le problème de la classification (ou clustering) dans le but de découvrir des classes avec recouvrements. Malgré quelques avancées récentes dans ce domaines, motivées par des besoins applicatifs importants (traitements des données multimédia par exemple), nous constatons l’absence de solutions théoriques à ce problème. Notre étude consiste alors à proposer...

Résumé. Ce travail s’inscrit dans la problématique de l’apprentissage non supervisé. Dans ce cadre se retrouvent les méthodes de classification automatique non paramétriques qui reposent sur l’hypothèse que plus des individus sont proches dans l’espace de représentation, plus ils ont de chances de faire partie de la même classe. Cet article propose une nouvelle méthode de ce type qui considère ...

Résumé – Dans cet article, nous proposons une méthode pour l’optimisation de la métrique d’un classifieur textuel à noyaux. Contrairement aux techniques populaires existantes, notre approche ne nécessite pas la définition explicite de règles sémantiques. Etant donné un ensemble d’apprentissage, l’algorithme proposé permet d’optimiser la matrice sémantique, sans qu’il soit nécessaire d’exhiber c...