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1. Speech Technology for Unwritten Languages

Author: Mark Hasegawa-Johnson, Lucas Ondel, Elin Larsen, Shruti Palaskar, Liming Wang, Sebastian Stüker, Francesco Ciannella, Markus Müller, Odette Scharenborg, Rachid Riad, Florian Metze, Pierre Godard, Laurent Besacier, Mingxing Du, Alan W. Black, Danny Merkx, Emmanuel Dupoux, Philip Arthur, Graham Neubig, Delft University of Technology (TU Delft), Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole (GETALP), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Carnegie Mellon University [Pittsburgh] (CMU), Department. of Computer Science [Illinois], University of Illinois System, Institute for Anthropomatics (KIT), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Traitement du Langage Parlé (TLP), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Brno University of Technology [Brno] (BUT), Johns Hopkins University (JHU), Laboratoire de sciences cognitives et psycholinguistique (LSCP), Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris (DEC), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Radboud University [Nijmegen], Apprentissage machine et développement cognitif (CoML), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris (DEC), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), The work reported here was started at JSALT 2017 in CMU,Pittsburgh, and was supported by JHU and CMU via grants from Google, Microsoft, Amazon, Facebook, and Apple. This work used the Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE), which is supported by NSF grant number OCI-1053575. Specifically, it used the Bridges system, which is supported by NSF award number ACI-1445606, at the Pittsburgh Supercomputing Center (PSC). OS was partially supported by a Vidi-grant from NWO (276-89-003) and partially by a Delft Technology Fellowship from Delft University of Technology. PG, MM and SS were funded by the French ANR and the German DFG under grant ANR-14-CE35-0002 (BULB project). MD, EL, RR and ED were funded by the European Research Council (ERC-2011-AdG-295810 BOOTPHON), and ANR-10-LABX-0087 IEC and ANR-10-IDEX-0001-02 PSL., ANR-19-P3IA-0001,PRAIRIE,PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE(2019), ANR-17-EURE-0017,FrontCog,Frontières en cognition(2017), ANR-10-IDEX-0001,PSL,Paris Sciences et Lettres(2010), ANR-19-P3IA-0003,MIAI,MIAI @ Grenoble Alpes(2019), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Radboud university [Nijmegen], Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de sciences cognitives et psycholinguistique (LSCP), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Brno University of Technology, and École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Acoustics and Ultrasonics, Computer science, Speech synthesis, Semantics, computer.software_genre, unsupervised learning, image retrieval, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], 030507 speech-language pathology & audiology, 03 medical and health sciences, speech synthesis, Computer Science (miscellaneous), Electrical and Electronic Engineering, Everyday life, automatic speech recognition, Speech technology, Speech processing, Linguistics, Language & Communication, Computational Mathematics, Task analysis, Language & Speech Technology, 0305 other medical science, computer, Utterance, Meaning (linguistics)
Abstract: International audience; Speech technology plays an important role in our everyday life. Speech is, among others, used for human-computer interaction, including, for instance, information retrieval and on-line shopping. In the case of an unwritten language, however, speech technology is unfortunately difficult to create, because it cannot be created by the standard combination of pre-trained speech-to-text and text-to-speech subsystems. The research presented in this paper takes the first steps towards speech technology for unwritten languages. Specifically, the aim of this work was 1) to learn speech-to-meaning representations without using text as an intermediate representation, and 2) to test the sufficiency of the learned representations to regenerate speech or translated text, or to retrieve images that depict the meaning of an utterance in an unwritten language. The results suggest that building systems that go directly from speech-to-meaning and from meaning-to-speech, bypassing the need for text, is possible.
Published: 2020

2. Controlling Utterance Length in NMT-based Word Segmentation with Attention

Author: Godard, Pierre, Besacier, Laurent, Yvon, François, Traitement du Langage Parlé (TLP), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole (GETALP), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), ANR-14-CE35-0002,BULB,Breaking the Unwritten Language Barrier(2014), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole (GETALP ), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), and ANR-19-P3IA-0003,MIAI,MIAI @ Grenoble Alpes(2019)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Machine Translation, Computer Science - Computation and Language, Computational Language Documentation, Word Segmentation, [INFO]Computer Science [cs], Computation and Language (cs.CL), [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: One of the basic tasks of computational language documentation (CLD) is to identify word boundaries in an unsegmented phonemic stream. While several unsupervised monolingual word segmentation algorithms exist in the literature, they are challenged in real-world CLD settings by the small amount of available data. A possible remedy is to take advantage of glosses or translation in a foreign, well-resourced, language, which often exist for such data. In this paper, we explore and compare ways to exploit neural machine translation models to perform unsupervised boundary detection with bilingual information, notably introducing a new loss function for jointly learning alignment and segmentation. We experiment with an actual under-resourced language, Mboshi, and show that these techniques can effectively control the output segmentation length., Comment: Accepted to IWSLT 2019 (Hong-Kong)
Published: 2019
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3. Ten simple rules to create a serious game, illustrated with examples from structural biology

Author: Olivier Delalande, Antoine Taly, Marc Baaden, Jérôme Waldispühl, Samuela Pasquali, Nicolas Ferey, Laboratoire de biochimie théorique [Paris] (LBT (UPR_9080)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC (FR_550)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Institut de Génétique et Développement de Rennes (IGDR), Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), VENISE - Virtual & augmented ENvIronments for Simulation & Experiments, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Laboratoire de cristallographie et RMN biologiques (LCRB - UMR 8015), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), McGill University = Université McGill [Montréal, Canada], ANR-11-LABX-0011,DYNAMO,Dynamique des membranes transductrices d'énergie : biogénèse et organisation supramoléculaire.(2011), Institut de biologie physico-chimique (IBPC (FR_550)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), and McGill University
Subjects: 0301 basic medicine, Models, Molecular, Science and Technology Workforce, Computer science, Computer Games, Intelligence, Social Sciences, Serious game, CONTEST, Careers in Research, Biochemistry, Field (computer science), User-Computer Interface, Learning and Memory, Sociology, Citizen science, Macromolecular Structure Analysis, Psychology, lcsh:QH301-705.5, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Simple (philosophy), Ecology, Social Communication, Outreach, Professions, Editorial, Computational Theory and Mathematics, Modeling and Simulation, Games, Goals, Protein Structure, Science Policy, 03 medical and health sciences, Cellular and Molecular Neuroscience, Human Learning, Genetics, Humans, Learning, Set (psychology), Molecular Biology, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, [SDV.GEN]Life Sciences [q-bio]/Genetics, Behavior, Citizen Science, business.industry, ComputingMilieux_PERSONALCOMPUTING, Cognitive Psychology, Computational Biology, Biology and Life Sciences, Proteins, Data science, Communications, 030104 developmental biology, lcsh:Biology (General), Video Games, People and Places, Recreation, Scientists, Cognitive Science, Population Groupings, Artificial intelligence, business, Neuroscience
Abstract: International audience; Serious scientific games are games whose purpose is not just fun. In the field of science, the serious goals include crucial activities for scientists: outreach, teaching and research. The number of serious games is increasing rapidly, in particular citizen science games (CSGs), games that allow people to produce and/or analyze scientific data. It is possible to build a set of rules providing a guideline to create or improve serious games. We present arguments gathered from our own experience (Phylo, DocMolecules, the HiRE-RNA contest and Pangu) as well as examples from the growing literature on scientific serious games.
Published: 2018

4. Innovative interactive flexible docking method for multi-scale reconstruction elucidates dystrophin molecular assembly

Author: Mirjam Czjzek, Jean-François Hubert, E. Le Rumeur, Marc Baaden, Olivier Delalande, Nicolas Ferey, Alex Tek, Benoist Laurent, Anne-Elisabeth Molza, Institut de Génétique et Développement de Rennes (IGDR), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Espaces acoustiques et cognitifs (EAC), Sciences et Technologies de la Musique et du Son (STMS), Institut de Recherche et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Végétaux marins et biomolécules, Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-GOEMAR-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Structures et interactions moléculaires, Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Laboratoire de biochimie théorique [Paris] (LBT (UPR_9080)), Institut de biologie physico-chimique (IBPC (FR_550)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), The Association Française contre les Myopathies (AFM) and Rennes Métropole provided financial support, and Anne-Elisabeth Molza PhD fellow is funded by an AFM grant. Computer time was provided by GENCI (IDRIS and CINES, grant DYSIM 076816). M.B. thanks the French Agency for Research (Grant 'ExaViz', ANR-11-MONU-003) and the 'Initiative d'Excellence' program from the French State (Grant 'DYNAMO', ANR-11-LABX-0011) for support., ANR-11-LABX-0011,DYNAMO,Dynamique des membranes transductrices d'énergie : biogénèse et organisation supramoléculaire.(2011), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Université de Rennes 1 (UR1), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC (FR_550)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Espaces acoustiques et cognitifs, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ExaViz, ANR-11-MONU-003, DYNAMO, ANR-11-LABX-0011,ExaViz, ANR-11-MONU-003, and DYNAMO, ANR-11-LABX-0011
Subjects: Models, Molecular, business.product_category, biology, business.industry, Computer science, X-Rays, Spring system, Nanotechnology, Grid, Elastic network, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Computational science, Dystrophin, Molecular Docking Simulation, Software, Docking (molecular), Laptop, biology.protein, Scattering, Radiation, Physical and Theoretical Chemistry, General-purpose computing on graphics processing units, business
Abstract: International audience; At present, our molecular knowledge of dystrophin, the protein encoded by the DMD gene and mutated in myopathy patients, remains limited. To get around the absence of its atomic structure, we have developed an innovative interactive docking method based on the BioSpring software in combination with Small-angle X-ray Scattering (SAXS) data. BioSpring allows interactive handling of biological macromolecules thanks to an augmented Elastic Network Model (aENM) that combines the spring network with non-bonded terms between atoms or pseudo-atoms. This approach can be used for building molecular assemblies even on a desktop or a laptop computer thanks to code optimizations including parallel computing and GPU programming. By combining atomistic and coarse-grained models, the approach significantly simplifies the set-up of multi-scale scenarios. BioSpring is remarkably efficient for the preparation of numeric simulations or for the design of biomolecular models integrating qualitative experimental data restraints. The combination of this program and SAXS allowed us to propose the first high-resolution models of the filamentous central domain of dystrophin, covering repeats 11 to 17. Low-resolution interactive docking experiments driven by a potential grid enabled us to propose how dystrophin may associate with F-actin and nNOS. This information provides an insight into medically relevant discoveries to come.
Published: 2014

5. A graph clustering approach to localization for adaptive covariance tuning in data assimilation based on state-observation mapping

Author: Didier Lucor, Bertrand Iooss, Angélique Ponçot, Sibo Cheng, Jean-Philippe Argaud, PERformance et prévention des Risques Industriels du parC par la simuLation et les EtudeS (EDF R&D PERICLES), EDF R&D (EDF R&D), EDF (EDF)-EDF (EDF), DAtascience, trAnsition, Fluid instability, contrOl, Turbulence (DATAFLOT), Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Mécanique-Energétique (M.-E.), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Performance, Risque Industriel, Surveillance pour la Maintenance et l’Exploitation (EDF R&D PRISME), GdR MASCOT-NUM - Méthodes d'Analyse Stochastique des Codes et Traitements Numériques, Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 (IMT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, [SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, Computer science, Covariance matrices, 0208 environmental biotechnology, Mathematics - Statistics Theory, Statistics Theory (math.ST), 02 engineering and technology, 010502 geochemistry & geophysics, 01 natural sciences, Measure (mathematics), Statistics - Computation, Unsupervised learning, Article, Mathematics (miscellaneous), Data assimilation, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], FOS: Mathematics, [STAT.CO]Statistics [stat]/Computation [stat.CO], Computation (stat.CO), 0105 earth and related environmental sciences, Clustering coefficient, Graph community detection, Covariance, Linear subspace, 020801 environmental engineering, Term (time), Scalability, General Earth and Planetary Sciences, Algorithm
Abstract: An original graph clustering approach for the efficient localization of error covariances is proposed within an ensemble-variational data assimilation framework. Here, the localization term is very generic and refers to the idea of breaking up a global assimilation into subproblems. This unsupervised localization technique based on a linearized state-observation measure is general and does not rely on any prior information such as relevant spatial scales, empirical cutoff radii or homogeneity assumptions. Localization is performed via graph theory, a branch of mathematics emerging as a powerful approach to capturing complex and highly interconnected Earth and environmental systems in computational geosciences. The novel approach automatically segregates the state and observation variables in an optimal number of clusters, and it is more amenable to scalable data assimilation. The application of this method does not require underlying block-diagonal structures of prior covariance matrices. To address intercluster connectivity, two alternative data adaptations are proposed. Once the localization is completed, a covariance diagnosis and tuning are performed within each cluster, whose contribution is sequentially integrated into the entire covariance matrix. Numerical twin experiment tests show the reduced cost and added flexibility of this approach compared to global covariance tuning, and more accurate results yielded for both observation- and background-error parameter tuning.
Published: 2021

6. Kinetics of the coagulation cascade including the contact activation system: sensitivity analysis and model reduction

Author: Rodrigo Méndez Rojano, Didier Lucor, Franck Nicoud, Muriel Giansily-Blaizot, Alexandre Ranc, Jean-François Schved, Simon Mendez, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck (IMAG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] (CHRU Montpellier), Département d'hématologie biologique[Montpellier], Université Montpellier 1 (UM1)-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] (CHRU Montpellier)-CHU Saint-Eloi, and Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Work (thermodynamics), Computer science, [SDV]Life Sciences [q-bio], Bayesian inference, 0206 medical engineering, Kinetics, Flow (psychology), 02 engineering and technology, Models, Biological, Contact activation, Humans, Computer Simulation, Coagulation cascade modeling, Sensitivity (control systems), Blood Coagulation, [PHYS]Physics [physics], [PHYS.MECA.MEFL]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of the fluids [physics.class-ph], Model reduction, Mechanical Engineering, Thrombin, Bayes Theorem, [SDV.MHEP.HEM]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Hematology, Chemical reactor, 020601 biomedical engineering, Modeling and Simulation, MESH: Blood coagulation/physiology, Computor simulation, Sensitivity analysis, Reduction (mathematics), Biological system, Biotechnology
Abstract: International audience; Thrombus formation is one of the main issues in the development of blood-contacting medical devices. This article focuses on the modeling of one aspect of thrombosis, the coagulation cascade, which is initiated by the contact activation at the device surface and forms thrombin. Models exist representing the coagulation cascade by a series of reactions, usually solved in quiescent plasma. However, large parameter uncertainty involved in the kinetic models can affect the predictive capabilities of this approach. In addition, the large number of reactions of the kinetic models prevents their use in the simulation of complex flow configurations encountered in medical devices. In the current work, both issues are addressed to improve the applicability and fidelity of kinetic models. A sensitivity analysis is performed by two different techniques to identify the most sensitive parameters of an existing detailed kinetic model of the coagulation cascade. The results are used to select the form of a novel reduced model of the coagulation cascade which relies on eight chemical reactors only. Then, once its parameters have been calibrated thanks to the Bayesian inference, this model shows good predictive capabilities for different initial conditions.
Published: 2019

7. Re-train or train from scratch ? Pre-training strategies for BERT in the medical domain

Author: El Boukkouri, Hicham, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Pogodalla, Sylvain, Schneider, Stéphane, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: word embeddings, specialized domain, domain adaptation, adaptation au domaine, domaine spécialisé, contextualized embeddings, plongements contextualisés, biomedical, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], medical domain, biomédical, plongements de mots, domaine médical, BERT
Abstract: International audience; BERT models used in specialized domains all seem to be the result of a simple strategy : initializing with the original BERT then resuming pre-training on a specialized corpus. This method yields rather good performance (e.g. BioBERT (Lee et al., 2020), SciBERT (Beltagy et al., 2019), BlueBERT(Peng et al., 2019)). However, it seems reasonable to think that training directly on a specialized corpus, using a specialized vocabulary, could result in more tailored embeddings and thus help performance. To test this hypothesis, we train BERT models from scratch using many configurationsinvolving general and medical corpora. Based on evaluations using four different tasks, we find that the initial corpus only has a weak influence on the performance of BERT models when these are further pre-trained on a medical corpus.; Les modèles BERT employés en domaine spécialisé semblent tous découler d’une stratégie assez simple : utiliser le modèle BERT originel comme initialisation puis poursuivre l’entraînement de celuici sur un corpus spécialisé. Il est clair que cette approche aboutit à des modèles plutôt performants (e.g. BioBERT (Lee et al., 2020), SciBERT (Beltagy et al., 2019), BlueBERT (Peng et al., 2019)). Cependant, il paraît raisonnable de penser qu’entraîner un modèle directement sur un corpus spécialisé, en employant un vocabulaire spécialisé, puisse aboutir à des plongements mieux adaptés au domaine et donc faire progresser les performances. Afin de tester cette hypothèse, nous entraînons des modèles BERT à partir de zéro en testant différentes configurations mêlant corpus généraux et corpus médicaux et biomédicaux. Sur la base d’évaluations menées sur quatre tâches différentes, nous constatons que le corpus de départ influence peu la performance d’un modèle BERT lorsque celui-ci est ré-entraîné sur un corpus médical.
Published: 2020

8. Prédire le niveau de langue d'apprenants d'anglais

Author: Natalia Grabar, Thierry Hamon, Bert Cappelle, Cyril Grandin, Benoît Leclercq, Ilse Depraetere, Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 (STL), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris 13 (UP13), Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Pogodalla, Sylvain, Schneider, Stéphane, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Sorbonne Paris Nord, and ANR-16-CE93-0009,REM,Vers une nouvelle conception des constructions modales en anglais : des paradigmes basés sur des traits distinctifs à la représentation probabliliste basée sur l'usage.(2016)
Subjects: formules de lisibilité, anglais, verbes et expressions modaux, Catégorisation supervisée, n-grammes, apprentissage L2, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: International audience; L’apprentissage de la deuxième langue (L2) est un processus progressif dans lequel l’apprenant améliore sa maîtrise au fur et à mesure de l’apprentissage. L’analyse de productions d’apprenants intéresse les chercheurs et les enseignants car cela permet d’avoir une meilleure idée des difficultés et les facilités d’apprentissage et de faire des programmes didactiques plus adaptés. Cela peut également donner des indications sur les difficultés cognitives à maîtriser les notions grammaticales abstraites dans une nouvelle langue. Nous proposons de travailler sur un corpus de productions langagières d’apprenants d’anglais provenant de différents pays et donc ayant différentes langues maternelles (L1). Notre objectif consiste à catégoriser ces productions langagières selon six niveaux de langue (A1, A2, B1, B2, C1, C2). Nous utilisons différents ensembles de descripteurs, y compris les verbes et expressions modaux. Nous obtenons des résultats intéressants pour cette catégorisation multiclasse, ce qui indique qu’il existe des différences linguistiques inhérentes entre les différents niveaux.
Published: 2020

9. Inference Annotation of a Chinese Corpus for Opinion Mining

Author: YAN, Liyun, Danni, E., Gan, Mei, Grouin, Cyril, Valette, Mathieu, Équipe de Recherche en Textes, Informatique, Multilinguisme (ERTIM), Institut National des Langues et Civilisations Orientales (Inalco), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Opinion Mining, Inferences, Natural Language Processing
Abstract: International audience; Polarity classification (positive, negative or neutral opinion detection) is well developed in the field of opinion mining. However, existing tools, which perform with high accuracy on short sentences and explicit expressions, have limited success interpreting narrative phrases and inference contexts. In this article, we will discuss an important aspect of opinion mining: inference. We will give our definition of inference, classify different types, provide an annotation framework and analyze the annotation results. While inferences are often studied in the field of Natural-language understanding (NLU), we propose to examine inference as it relates to opinion mining. Firstly, based on linguistic analysis, we clarify what kind of sentence contains an inference. We define five types of inference: logical inference, pragmatic inference, lexical inference, enunciative inference and discursive inference. Second, we explain our annotation framework which includes both inference detection and opinion mining. In short, this manual annotation determines whether or not a target contains an inference. If so, we then define inference type, polarity and topic. Using the results of this annotation, we observed several correlation relations which will be used to determine distinctive features for automatic inference classification in further research. We also demonstrate the results of three preliminary classification experiments.
Published: 2020

10. Auralization creation: collaboration between Sorbonne Université and Theatre Projects

Author: Thery, David, Katz, Brian, Poirier-Quinot, David, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Institut Jean Le Rond d'Alembert (DALEMBERT), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Lutheries - Acoustique - Musique (IJLRDA-LAM), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), and Institut Jean le Rond d'Alembert (DALEMBERT)
Subjects: [SPI.ACOU]Engineering Sciences [physics]/Acoustics [physics.class-ph]
Published: 2020

11. Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). 2e atelier Éthique et TRaitemeNt Automatique des Langues (ETeRNAL)

Author: Adda, Gilles, Amblard, Maxime, Fort, Karën, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Semantic Analysis of Natural Language (SEMAGRAMME), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sens, Texte, Informatique, Histoire (STIH), Sorbonne Université (SU), Adda, Gilles, Amblard, Maxime, and Fort, Karën
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; no abstract
Published: 2020

12. La réécriture monolingue ou bilingue facilite-t-elle la compréhension ?

Author: Zhai, Yuming, Illouz, Gabriel, Vilnat, Anne, Université Paris-Saclay, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Pogodalla, Sylvain, Schneider, Stéphane, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: compréhension écrite, [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], extraction de paraphrase, TAL pour l’enseignement, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: La capacité en compréhension écrite est importante à développer pour les apprenants de langues étrangères. Cet article présente une expérience pour vérifier si les paraphrases fournies en contexte facilitent la compréhension des apprenants. Les paraphrases ont été extraites automatiquement d’un corpus parallèle bilingue. Suite à l’analyse des résultats, nous proposons des pistes d’enrichissement d’un outil conçu préalablement, pour automatiser la sélection de réécritures dans un futur travail, tout en caractérisant mieux différents types de réécritures.
Published: 2020

13. Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes

Author: Cardon, Rémi, Grabar, Natalia, Grouin, Cyril, Hamon, Thierry, Défi, Atelier, De Textes, Fouille, Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 (STL), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris 13 (UP13), Cardon, Rémi and Grabar, Natalia and Grouin, Cyril and Hamon, and Thierry
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; no abstract
Published: 2020

14. Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes

Author: Cardon, Rémi, Grabar, Natalia, Grouin, Cyril, Hamon, Thierry, Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 (STL), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris 13 (UP13), Cardon, Rémi and Grabar, Natalia and Grouin, Cyril and Hamon, and Thierry
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; no abstract
Published: 2020

15. Identification des problèmes d’annotation pour l’extraction de relations

Author: Randriatsitohaina, Tsanta, Hamon, Thierry, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris 13 (UP13), Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Pogodalla, Sylvain, Schneider, Stéphane, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: corpus biomédical, relation extraction, Annotation, interaction médicament-aliment, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: L’annotation d’un corpus est une tâche difficile et laborieuse, notamment sur des textes de spécialité comme les textes biomédicaux. Ainsi, dans un contexte comme l’extraction des interactions alimentmédicament (FDI), l’annotation du corpus POMELO a été réalisée par un seul annotateur et présente des risques d’erreur. Dans cet article, nous proposons d’identifier ces problèmes d’annotation en utilisant un corpus Silver Standard (CSS) que nous établissons à partir d’un vote majoritaire parmi les annotations proposées par des modèles entraînés sur un domaine similaire (interaction médicamentmédicament – DDI) et l’annotation manuelle à évaluer. Les résultats obtenus montrent que l’annotation dans POMELO est considérablement éloignée du CSS. L’analyse des erreurs permet d’en identifier les principales causes et de proposer des solutions pour corriger l’annotation existante.
Published: 2020

16. Étude des variations sémantiques à travers plusieurs dimensions

Author: Montariol, Syrielle, Allauzen, Alexandre, Pogodalla, Sylvain, Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Schneider, Stéphane, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Dauphine, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Ecole Superieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris (ESPCI Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL), and Université Paris Dauphine-PSL
Subjects: Variation sémantique, Clustering, Plongements lexicaux contextualisés, [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Diachronie, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: Au sein d’une langue, l’usage des mots varie selon deux axes : diachronique (dimension temporelle) et synchronique (variation selon l’auteur, la communauté, la zone géographique... ). Dans ces travaux, nous proposons une méthode de détection et d’interprétation des variations d’usages des mots à travers ces différentes dimensions. Pour cela, nous exploitons les capacités d’une nouvelle ligne de plongements lexicaux contextualisés, en particulier le modèle BERT. Nous expérimentons sur un corpus de rapports financiers d’entreprises françaises, pour appréhender les enjeux et préoccupations propres à certaines périodes, acteurs et secteurs d’activités.
Published: 2020

17. Réduction temporelle en français spontané : où se cache-t-elle ? Une étude des segments, des mots et séquences de mots fréquemment réduits

Author: Wu, Yaru, Adda-Decker, Martine, LPP - Laboratoire de Phonétique et Phonologie - UMR 7018 (LPP), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Pogodalla, Sylvain, Schneider, Stéphane, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), and LIMSI/CNRS
Subjects: durée segmentale, grand corpus, réduction temporelle, français spontané, suite de segments courts, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: Cette étude vise à proposer une méthode adaptée à l'étude de divers phénomènes de variation dans les grands corpus utilisant l'alignement automatique de la parole. Cette méthode est appliquée pour étudier la réduction temporelle en français spontané. Nous proposons de qualifier la réduction temporelle comme la réalisation de suites de segments courts consécutifs. Environ 14% du corpus est considéré comme réduit. Les résultats de l'alignement montrent que ces zones impliquent le plus souvent plus d'un mot (81%), et que sinon, la position interne du mot est la plus concernée. Parmi les exemples de suites de mots les plus réduits, on trouve des locutions utilisées comme des marqueurs discursifs.
Published: 2020

18. Sur l'impact des contraintes structurelles pour l'analyse en dépendances profondes fondée sur les graphes

Author: Corro, Caio, Pogodalla, Sylvain, Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Schneider, Stéphane, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: analyse en dépendances profondes, optimisation combinatoire, [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], analyse syntaxique
Abstract: Existing approaches for graph-based deep dependency parsing that force connexity in predicted graphs do no cover the structures observed in French treebanks. We propose a novel algorithm that covers the full set of possible structures. We evaluate our approach on the French corpora FTB and Sequoia and observe a trade-off between the validity of predicted structures and the quality of predictions, Les algorithmes existants pour l’analyse en dépendances profondes fondée sur les graphes capables de garantir la connexité des structures produites ne couvrent pas les corpus du français. Nous proposons un nouvel algorithme qui couvre l’ensemble des structures possibles. Nous nous évaluons sur les corpus français FTB et Sequoia et observons un compromis entre la production de structures valides et la qualité des analyses.
Published: 2020

19. Où en sommes-nous dans la reconnaissance des entités nommées structurées à partir de la parole ?

Author: Antoine Caubrière, Sophie Rosset, Yannick Estève, Antoine Laurent, Emmanuel Morin, Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans (LIUM), Le Mans Université (UM), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA), Avignon Université (AU)-Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI, Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Benzitoun, Christophe, Braud, Chloé, Huber, Laurine, Langlois, David, Ouni, Slim, Pogodalla, Sylvain, Schneider, Stéphane, LIUM, LIMSI, LIA, LS2N, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Centre d'Enseignement et de Recherche en Informatique - CERI-Avignon Université (AU), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Nantes - Faculté des Sciences et des Techniques, Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (ECN)
Subjects: Reconnaissance d’entités nommées structurées, Reconnaissance automatique de la parole, bout en bout, Chaînes de composants, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: La reconnaissance des entités nommées (REN) à partir de la parole est traditionnellement effectuée par l’intermédiaire d’une chaîne de composants, exploitant un système de reconnaissance de la parole (RAP), puis un système de REN appliqué sur les transcriptions automatiques. Les dernières données disponibles pour la REN structurées à partir de la parole en français proviennent de la campagne d’évaluation ETAPE en 2012. Depuis la publication des résultats, des améliorations majeures ont été réalisées pour les systèmes de REN et de RAP. Notamment avec le développement des systèmes neuronaux. De plus, certains travaux montrent l’intérêt des approches de bout en bout pour la tâche de REN dans la parole. Nous proposons une étude des améliorations en RAP et REN dans le cadre d’une chaîne de composants, ainsi qu’une nouvelle approche en trois étapes. Nous explorons aussi les capacités d’une approche bout en bout pour la REN structurées. Enfin, nous comparons ces deux types d’approches à l’état de l’art de la campagne ETAPE. Nos résultats montrent l’intérêt de l’approche bout en bout, qui reste toutefois en deçà d’une chaîne de composants entièrement mise à jour.
Published: 2020

20. Semantics for an Integrative and Immersive Pipeline Combining Visualization and Analysis of Molecular Data

Author: Mikael Trellet, Patrick Bourdot, Marc Baaden, Jakub Flotyński, Nicolas Ferey, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Laboratoire de biochimie théorique [Paris] (LBT (UPR_9080)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC (FR_550)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Poznań University of Economics and Business (PUEB), ANR-11-LABX-0011,DYNAMO,Dynamique des membranes transductrices d'énergie : biogénèse et organisation supramoléculaire.(2011), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0301 basic medicine, Computer science, [SDV]Life Sciences [q-bio], Statistics as Topic, Context (language use), 02 engineering and technology, Virtual reality, Semantics, Field (computer science), Task (project management), semantics for interaction, User-Computer Interface, 03 medical and health sciences, Imaging, Three-Dimensional, Human–computer interaction, Computer Graphics, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Humans, structural biology, Throughput (business), Research Articles, 020207 software engineering, General Medicine, Pipeline (software), [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Visualization, Models, Structural, 030104 developmental biology, virtual reality, Software, TP248.13-248.65, Biotechnology
Abstract: The advances made in recent years in the field of structural biology significantly increased the throughput and complexity of data that scientists have to deal with. Combining and analyzing such heterogeneous amounts of data became a crucial time consumer in the daily tasks of scientists. However, only few efforts have been made to offer scientists an alternative to the standard compartmentalized tools they use to explore their data and that involve a regular back and forth between them. We propose here an integrated pipeline especially designed for immersive environments, promoting direct interactions on semantically linked 2D and 3D heterogeneous data, displayed in a common working space. The creation of a semantic definition describing the content and the context of a molecular scene leads to the creation of an intelligent system where data are (1) combined through pre-existing or inferred links present in our hierarchical definition of the concepts, (2) enriched with suitable and adaptive analyses proposed to the user with respect to the current task and (3) interactively presented in a unique working environment to be explored.
Published: 2018

21. Design of an extensive information representation scheme for clinical narratives

Author: Deléger, Louise, Campillos, Leonardo, Ligozat, Anne-Laure, Névéol, Aurélie, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), French National Agency for Research [CABeRneT ANR-13-JS02-0009-01], Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: Biological Ontologies, Clinical natural language processing, Knowledge representation, Research, Data Mining, Electronic Health Records, Humans, lcsh:R858-859.7, lcsh:Computer applications to medicine. Medical informatics, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Natural Language Processing
Abstract: International audience; Background: Knowledge representation frameworks are essential to the understanding of complex biomedical processes, and to the analysis of biomedical texts that describe them. Combined with natural language processing (NLP), they have the potential to contribute to retrospective studies by unlocking important phenotyping information contained in the narrative content of electronic health records (EHRs). This work aims to develop an extensive information representation scheme for clinical information contained in EHR narratives, and to support secondary use of EHR narrative data to answer clinical questions.Methods: We review recent work that proposed information representation schemes and applied them to the analysis of clinical narratives. We then propose a unifying scheme that supports the extraction of information to address a large variety of clinical questions.Results: We devised a new information representation scheme for clinical narratives that comprises 13 entities, 11 attributes and 37 relations. The associated annotation guidelines can be used to consistently apply the scheme to clinical narratives and are https://cabernet.limsi.fr/annotation_guide_for_the_merlot_french_clinical_corpus-Sept2016.pdf.Conclusion: The information scheme includes many elements of the major schemes described in the clinical natural language processing literature, as well as a uniquely detailed set of relations.
Published: 2017

22. Reflexive Reciprocal Interview Method: a research and professional development tool?

Author: Stanislas Couix, Lucie Brunet, Elsa Laneyrie, Isabelle Fucks, Vincent Boccara, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Laboratoire Interfaces Sensorielles (LIS), Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (DIASI), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Laboratoire d'Ergonomie Informatique (LEI), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), and Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA))
Subjects: reflexive practice, training, ergonomist, developpement, 05 social sciences, formation, General Engineering, Social Sciences, [SHS.PSY]Humanities and Social Sciences/Psychology, 050108 psychoanalysis, BF1-990, ergonome, General Earth and Planetary Sciences, Psychology, 0501 psychology and cognitive sciences, Sociology, réflexivité, Humanities, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, General Environmental Science, développement
Abstract: L’objectif de cet article est de contribuer à la recherche et aux réflexions sur les démarches d’intervention en ergonomie. Il présente une méthode réflexive – l’enquête réflexive réciproque – pour la discuter selon deux orientations : un outil de recherche sur la pratique et un support au développement des pratiques d’intervention des ergonomes. Cette méthode a été mise en œuvre par deux ergonomes en prenant pour objet d’analyse une recherche-intervention préalablement menée. Cette méthode d’enquête a consisté en une analyse rétrospective des stratégies effectives mises en œuvre par ces deux ergonomes. Elle s’est structurée à partir d’une collecte de traces de leurs activités (mails, compte rendu de réunion, etc.) couplée à des entretiens réflexifs structurés. L’analyse des données visait à rendre compte de l’activité déployée par chaque ergonome selon trois axes d’analyse : 1) un axe stratégique qui concerne la manière de piloter la recherche intervention et les ressources à disposition, 2) un axe tactique qui est relatif à la construction de la démarche globale d’intervention et, 3) un axe opérationnel qui renvoie à la traduction méthodologique des stratégies de l’ergonome. Cette démarche d’enquête est présentée avant d’être discutée. This article aims to contribute to research and reflections on the ergonomics-intervention process. It presents and discusses a reflexive method: the reflexive reciprocal interview. This method was used by two ergonomists on a previously conducted research-intervention. This inquiry method provides a retrospective analysis of the actual strategies used by these two ergonomists. It is structured on the basis of collected traces of their activities (emails, minutes of meetings, etc.) coupled with structured reflexive interviews. The data analysis aimed to highlight the ergonomists’ activities according to three axes: 1) the strategic axis that refers to how the intervention process and resources were managed, 2) the tactical axis for the construction of the global intervention approach, 3) the operational axis refers to the concrete combination of methods used by the ergonomists.
Published: 2019

23. Corpus annoté de cas cliniques en français

Author: Grabar, Natalia, Grouin, Cyril, Hamon, Thierry, Claveau, Vincent, Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 (STL), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris 13 (UP13), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)
Subjects: cas clinique, clinical case, catégorisation, Clinical corpus, Extraction d'informations, categorization, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], extraction d'information, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], annotations, [INFO]Computer Science [cs], information extraction, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Corpus clinique
Abstract: Les corpus textuels sont utiles pour diverses applications de traitement automatique des langues (TAL) en fournissant les données nécessaires pour leur création, adaptation ou évaluation. Cependant, dans certains domaines comme le domaine médical, l’accès aux données est rendu compliqué, voire impossible, pour des raisons de confidentialité et d’éthique. Il existe néanmoins de réels besoins en corpus cliniques pour l’enseignement et la recherche. Pour répondre à ce défi, nous présentons dans cet article le corpus CAS contenant des cas cliniques de patients, réels ou fictifs, que nous avons compilés. Ces cas cliniques en français couvrent plusieurs spécialités médicales et focalisent donc sur différentes situations cliniques. Actuellement, le corpus contient 4 300 cas (environ 1,5M d’occurrences de mots). Il est accompagné d’informations (discussions des cas cliniques, mots-clés, etc.) et d’annotations que nous avons effectuées au regard des besoins de la recherche en TAL dans ce domaine. Nous présentons également les résultats de premières expériences de recherche et d’extraction d’information qui ont été effectuées avec ce corpus annoté. Ces expériences peuvent fournir une baseline à d’autres chercheurs souhaitant travailler avec les données.
Published: 2019

24. Vector Representations and Machine Learning for Alignment of Text Entities with Ontology Concepts : Application to Biology

Author: Ferré, Arnaud, Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris-Saclay, Claire Nédellec, Pierre Zweigenbaum, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris Saclay (COmUE), and STAR, ABES
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Artificial intelligence, Information extraction, Natural language processing, Word embedding, Normalisation, Intelligence artificielle, Extraction d’information, Traitement automatique des langues, Plongement lexical, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Normalization, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract: The impressive increase in the quantity of textual data makes it difficult today to analyze them without the assistance of tools. However, a text written in natural language is unstructured data, i.e. it cannot be interpreted by a specialized computer program, without which the information in the texts remains largely under-exploited. Among the tools for automatic extraction of information from text, we are interested in automatic text interpretation methods for the entity normalization task that consists in automatically matching text entitiy mentions to concepts in a reference terminology. To accomplish this task, we propose a new approach by aligning two types of vector representations of entities that capture part of their meanings: word embeddings for text mentions and concept embeddings for concepts, designed specifically for this work. The alignment between the two is done through supervised learning. The developed methods have been evaluated on a reference dataset from the biological domain and they now represent the state of the art for this dataset. These methods are integrated into a natural language processing software suite and the codes are freely shared., L'augmentation considérable de la quantité des données textuelles rend aujourd’hui difficile leur analyse sans l’assistance d’outils. Or, un texte rédigé en langue naturelle est une donnée non-structurée, c’est-à-dire qu’elle n’est pas interprétable par un programme informatique spécialisé, sans lequel les informations des textes restent largement sous-exploitées. Parmi les outils d’extraction automatique d’information, nous nous intéressons aux méthodes d’interprétation automatique de texte pour la tâche de normalisation d’entité qui consiste en la mise en correspondance automatique des mentions d’entités de textes avec des concepts d’un référentiel. Pour réaliser cette tâche, nous proposons une nouvelle approche par alignement de deux types de représentations vectorielles d’entités capturant une partie de leur sens : les plongements lexicaux pour les mentions textuelles et des “plongements ontologiques” pour les concepts, conçus spécifiquement pour ce travail. L’alignement entre les deux se fait par apprentissage supervisé. Les méthodes développées ont été évaluées avec un jeu de données de référence du domaine biologique et elles représentent aujourd’hui l’état de l’art pour ce jeu de données. Ces méthodes sont intégrées dans une suite logicielle de traitement automatique des langues et les codes sont partagés librement.
Published: 2019

25. Faraday instability on a sphere: numerical simulation

Author: Jalel Chergui, Ali-higo Ebo-Adou, Damir Juric, Laurette S. Tuckerman, Seungwon Shin, Physique et mécanique des milieux hétérogenes (PMMH (UMR_7636)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Ecole Superieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris (ESPCI Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-ESPCI ParisTech-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Physique et mécanique des milieux hétérogenes (UMR 7636) (PMMH), Ecole Superieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris (ESPCI Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), and Université Paris sciences et lettres (PSL)
Subjects: Body force, Capillary wave, FOS: Physical sciences, Pattern Formation and Solitons (nlin.PS), 01 natural sciences, 010305 fluids & plasmas, law.invention, Faraday wave, Physics::Fluid Dynamics, [SPI]Engineering Sciences [physics], symbols.namesake, pattern formation, law, 0103 physical sciences, [INFO]Computer Science [cs], [NLIN]Nonlinear Sciences [physics], 010306 general physics, Faraday cage, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, drops, Physics, Faraday waves, Oscillation, Mechanical Engineering, Drop (liquid), Fluid Dynamics (physics.flu-dyn), Spherical harmonics, Mechanics, Physics - Fluid Dynamics, Condensed Matter Physics, Nonlinear Sciences - Pattern Formation and Solitons, Mechanics of Materials, symbols, Circular symmetry
Abstract: International audience; We consider a spherical variant of the Faraday problem, in which a spherical drop is subjected to a time-periodic body force, as well as surface tension. We use a full three-dimensional parallel front-tracking code to calculate the interface motion of the parametrically forced oscillating viscous drop, as well as the velocity field inside and outside the drop. Forcing frequencies are chosen so as to excite spherical harmonic wavenumbers ranging from 1 to 6. We excite gravity waves for wavenumbers 1 and 2 and observe translational and oblate-prolate oscillation, respectively. For wavenumbers 3 to 6, we excite capillary waves and observe patterns analogous to the Platonic solids. For low viscosity, both subharmonic and harmonic responses are accessible. The patterns arising in each case are interpreted in the context of the theory of pattern formation with spherical symmetry.
Published: 2019

26. Polymer 'ruthenium-cyclopentadienyl' conjugates - New emerging anti-cancer drugs

Author: Pierre Falson, Philippe Zinck, Rita Francisco, Elisabeta Comsa, Fernanda Marques, A. P. Alves de Matos, Valérie Labas, Andreia Valente, Lucie Combes-Soia, Cyril Rousseau, M. Helena Garcia, Ana Preto, Tiago Moreira, Audrey Favrelle, Ana-Paula Teixeira-Gomes, Sophie Duban-Deweer, School of Applied Social Sciences, Durham University, Microbiologie moléculaire et biochimie structurale / Molecular Microbiology and Structural Biochemistry (MMSB), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physiopathologie de la Barrière Hémato-Encéphalique (LBHE), Université d'Artois (UA), Pôle d'Analyse et d’Imagerie des Biomolécules (PAIB), Physiologie de la reproduction et des comportements [Nouzilly] (PRC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Tours-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Departamento de Química, Instituto Tecnológico e Nuclear, Unité de Catalyse et de Chimie du Solide - UMR 8181 (UCCS), Université d'Artois (UA)-Ecole Centrale de Lille-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Lille (ENSCL)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Universidade do Minho, Universidade de Lisboa = University of Lisbon (ULISBOA), Universidade do Minho = University of Minho [Braga], Laboratoire de la Barrière Hémato-Encéphalique (LBHE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur] (IFCE)-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Instituto Superior de Ciências da Saúde Egas Moniz [Portugal], Unité de Catalyse et Chimie du Solide - UMR 8181 (UCCS), Université d'Artois (UA)-Centrale Lille-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Universidade de Lisboa (ULISBOA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centrale Lille Institut (CLIL)-Université d'Artois (UA)-Centrale Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Lille, ENSCL, CNRS, Centrale Lille, Univ. Artois, Université de Lille, Faculdade de Ciências [Lisboa], Centre of Molecular and Environmental Biology - CBMA (Braga, Portugal), Microbiologie moléculaire et biochimie structurale / Molecular Microbiology and Structural Biochemistry [MMSB], Laboratoire de la Barrière Hémato-Encéphalique [LBHE], Université de Tours [UT], University of Lisboa, Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores Investigação e Desenvolvimento em Lisboa [INESC-ID], Unité de Catalyse et Chimie du Solide - UMR 8181 [UCCS], and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut Français du Cheval et de l'Equitation [Saumur]-Université de Tours-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Polymers, Ciências Biológicas [Ciências Naturais], [CHIM.THER]Chemical Sciences/Medicinal Chemistry, 01 natural sciences, Coordination Complexes, Drug Discovery, Cytoskeleton, 0303 health sciences, Molecular Structure, Chemistry, Ruthenium organometallic compounds, Polymer-metal conjugates, Proteomic analysis, Biological activity, General Medicine, 3. Good health, [SDV.BBM.BC]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Biomolecules [q-bio.BM], medicine.symptom, medicine.drug, Cell Survival, Antineoplastic Agents, [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, Cyclopentanes, [CHIM.INOR]Chemical Sciences/Inorganic chemistry, Ruthenium, Structure-Activity Relationship, 03 medical and health sciences, Microscopy, Electron, Transmission, Cell Line, Tumor, medicine, Humans, [CHIM.COOR]Chemical Sciences/Coordination chemistry, Clonogenic assay, Cell Proliferation, 030304 developmental biology, Pharmacology, Cisplatin, Ciências Naturais::Ciências Biológicas, Science & Technology, Dose-Response Relationship, Drug, 010405 organic chemistry, Organic Chemistry, 0104 chemical sciences, Mechanism of action, Apoptosis, Cell culture, Cancer cell, Cancer research, [SDV.SP.PHARMA]Life Sciences [q-bio]/Pharmaceutical sciences/Pharmacology, Drug Screening Assays, Antitumor
Abstract: In this work, we aimed to understand the biological activity and the mechanism of action of three polymer-'ruthenium-cyclopentadienyl' conjugates (RuPMC) and a low molecular weight parental compound (Ru1) in cancer cells. Several biological assays were performed in ovarian (A2780) and breast (MCF7, MDA-MB-231) human cancer derived cell lines as well as in A2780cis, a cisplatin resistant cancer cell line. Our results show that all compounds have high activity towards cancer cells with low IC50 values in the micromolar range. We observed that all Ru-PMC compounds are mainly found inside the cells, in contrast with the parental low molecular weight compound Ru1 that was mainly found at the membrane. All compounds induced mitochondrial alterations. PMC3 and Ru1 caused F-actin cytoskeleton morphology changes and reduced the clonogenic ability of the cells. The conjugate PMC3 induced apoptosis at low concentrations comparing to cisplatin and could overcame the platinum resistance of A2780cis cancer cells. A proteomic analysis showed that these compounds induce alterations in several cellular proteins which are related to the phenotypic disorders induced by them.Our results suggest that PMC3 is foreseen as a lead candidate to future studies and acting through a different mechanism of action than cisplatin. Here we established the potential of these Ru compounds as new metallodrugs for cancer chemotherapy., This work was financed by the Portuguese Foundation for Science and Technology (Fundacao para a Ciencia e a Tecnologia, FCT) within the scope of projects UID/QUI/00100/2013 and PTDC/QUI-QIN/28662/2017. This work was supported by the strategic program UID/BIA/04050/2013 (POCI-01-0145-FEDER-007569) funded by national funds through the FCT I.P. and by the ERDF through the COMPETE2020 - Programa Operacional Competitividade e Internacionalizacao (POCI). Andreia Valente acknowledges the COST action CM1302 (SIPs), the Investigator FCT2013 Initiative for the project IF/01302/2013 (acknowledging FCT, as well as POPH and FSE - European Social Fund) and the Royal Society of Chemistry's Research Fund. Pierre Falson and Elisabeta Comsa warmly acknowledge Thibault Andrieu from the cytometry plateau of SFR bioscience -UMS 3444- at Lyon-Gerland, France for assistance on CytoF. This work was also supported by the Marie Curie Initial Training Network: FP7-PEOPLE-2012-ITN proposal no 317297 - acronym GLYCOPHARM and PITN-GA-2012-317297. The high resolution mass spectrometer at CIRE-PAIB was financed (SMHART project no3069) by the European Regional Development Fund (ERDF), the Conseil Regional du Centre, the French National Institute for Agricultural Research (INRA) and the French National Institute of Health and Medical Research (Inserm).
Published: 2019

27. Measuring the impact of screening automation on meta-analyses of diagnostic test accuracy

Author: Mariska M.G. Leeflang, Christopher R. Norman, Raphaël Porcher, Aurélie Névéol, Graduate School, Epidemiology and Data Science, APH - Methodology, APH - Personalized Medicine, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), University of Amsterdam [Amsterdam] (UvA), Université Paris Descartes - Faculté des Sciences humaines et sociales - Sorbonne (UPD5 SHS), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: lcsh:Medicine, Medicine (miscellaneous), Machine learning, computer.software_genre, Sensitivity and Specificity, 03 medical and health sciences, Automation, 0302 clinical medicine, Medicine, Humans, Mass Screening, [INFO]Computer Science [cs], 030212 general & internal medicine, Natural language processing/methods, Reliability (statistics), Estimation, Systematic review as topic, business.industry, Diagnostic Tests, Routine, 030503 health policy & services, lcsh:R, Methodology, Diagnostic test, Reproducibility of Results, Workload, Evidence-based medicine, Identification (information), Systematic review, Natural language processing/*methods, Research Design, Evidence based medicine, Artificial intelligence, 0305 other medical science, business, computer
Abstract: BackgroundThe large and increasing number of new studies published each year is making literature identification in systematic reviews ever more time-consuming and costly. Technological assistance has been suggested as an alternative to the conventional, manual study identification to mitigate the cost, but previous literature has mainly evaluated methods in terms of recall (search sensitivity) and workload reduction. There is a need to also evaluate whether screening prioritization methods leads to the same results and conclusions as exhaustive manual screening. In this study, we examined the impact of one screening prioritization method based on active learning on sensitivity and specificity estimates in systematic reviews of diagnostic test accuracy.MethodsWe simulated the screening process in 48 Cochrane reviews of diagnostic test accuracy and re-run 400 meta-analyses based on a least 3 studies. We compared screening prioritization (with technological assistance) and screening in randomized order (standard practice without technology assistance). We examined if the screening could have been stopped before identifying all relevant studies while still producing reliable summary estimates. For all meta-analyses, we also examined the relationship between the number of relevant studies and the reliability of the final estimates.ResultsThe main meta-analysis in each systematic review could have been performed after screening an average of 30% of the candidate articles (range 0.07 to 100%). No systematic review would have required screening more than 2308 studies, whereas manual screening would have required screening up to 43,363 studies. Despite an average 70% recall, the estimation error would have been 1.3% on average, compared to an average 2% estimation error expected when replicating summary estimate calculations.ConclusionScreening prioritization coupled with stopping criteria in diagnostic test accuracy reviews can reliably detect when the screening process has identified a sufficient number of studies to perform the main meta-analysis with an accuracy within pre-specified tolerance limits. However, many of the systematic reviews did not identify a sufficient number of studies that the meta-analyses were accurate within a 2% limit even with exhaustive manual screening, i.e., using current practice.
Published: 2019

28. Deep learning applied to speech emotion recognition

Author: Etienne, Caroline, STAR, ABES, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris Saclay (COmUE), Laurence Devillers, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), and Université Paris-Saclay
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Artificial intelligence, Apprentissage profond, Speech emotion recognition, Réseaux de neurones récurrents BLSTM, [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Deep learning, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], End-to-End learning, Intelligence artificielle, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Reconnaissance des émotions dans la voix, [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Réseaux de neurones à convolution, Convolutional neural networks, Apprentissage de bout en bout, BLSTM recurrent neural networks
Abstract: This thesis deals with the application of artificial intelligence to the automatic classification of audio sequences according to the emotional state of the customer during a commercial phone call. The goal is to improve on existing data preprocessing and machine learning models, and to suggest a model that is as efficient as possible on the reference IEMOCAP audio dataset. We draw from previous work on deep neural networks for automatic speech recognition, and extend it to the speech emotion recognition task. We are therefore interested in End-to-End neural architectures to perform the classification task including an autonomous extraction of acoustic features from the audio signal. Traditionally, the audio signal is preprocessed using paralinguistic features, as part of an expert approach. We choose a naive approach for data preprocessing that does not rely on specialized paralinguistic knowledge, and compare it with the expert approach. In this approach, the raw audio signal is transformed into a time-frequency spectrogram by using a short-term Fourier transform. In order to apply a neural network to a prediction task, a number of aspects need to be considered. On the one hand, the best possible hyperparameters must be identified. On the other hand, biases present in the database should be minimized (non-discrimination), for example by adding data and taking into account the characteristics of the chosen dataset. We study these aspects in order to develop an End-to-End neural architecture that combines convolutional layers specialized in the modeling of visual information with recurrent layers specialized in the modeling of temporal information. We propose a deep supervised learning model, competitive with the current state-of-the-art when trained on the IEMOCAP dataset, justifying its use for the rest of the experiments. This classification model consists of a four-layer convolutional neural networks and a bidirectional long short-term memory recurrent neural network (BLSTM). Our model is evaluated on two English audio databases proposed by the scientific community: IEMOCAP and MSP-IMPROV. A first contribution is to show that, with a deep neural network, we obtain high performances on IEMOCAP, and that the results are promising on MSP-IMPROV. Another contribution of this thesis is a comparative study of the output values of the layers of the convolutional module and the recurrent module according to the data preprocessing method used: spectrograms (naive approach) or paralinguistic indices (expert approach). We analyze the data according to their emotion class using the Euclidean distance, a deterministic proximity measure. We try to understand the characteristics of the emotional information extracted autonomously by the network. The idea is to contribute to research focused on the understanding of deep neural networks used in speech emotion recognition and to bring more transparency and explainability to these systems, whose decision-making mechanism is still largely misunderstood., Mes travaux de thèse s'intéressent à l'utilisation de nouvelles technologies d'intelligence artificielle appliquées à la problématique de la classification automatique des séquences audios selon l'état émotionnel du client au cours d'une conversation avec un téléconseiller. En 2016, l'idée est de se démarquer des prétraitements de données et modèles d'apprentissage automatique existant au sein du laboratoire, et de proposer un modèle qui soit le plus performant possible sur la base de données audios IEMOCAP. Nous nous appuyons sur des travaux existants sur les modèles de réseaux de neurones profonds pour la reconnaissance de la parole, et nous étudions leur extension au cas de la reconnaissance des émotions dans la voix. Nous nous intéressons ainsi à l'architecture neuronale bout-en-bout qui permet d'extraire de manière autonome les caractéristiques acoustiques du signal audio en vue de la tâche de classification à réaliser. Pendant longtemps, le signal audio est prétraité avec des indices paralinguistiques dans le cadre d'une approche experte. Nous choisissons une approche naïve pour le prétraitement des données qui ne fait pas appel à des connaissances paralinguistiques spécialisées afin de comparer avec l'approche experte. Ainsi le signal audio brut est transformé en spectrogramme temps-fréquence à l'aide d'une transformée de Fourier à court-terme. Exploiter un réseau neuronal pour une tâche de prédiction précise implique de devoir s'interroger sur plusieurs aspects. D'une part, il convient de choisir les meilleurs hyperparamètres possibles. D'autre part, il faut minimiser les biais présents dans la base de données (non discrimination) en ajoutant des données par exemple et prendre en compte les caractéristiques de la base de données choisie. Le but est d'optimiser le mieux possible l'algorithme de classification. Nous étudions ces aspects pour une architecture neuronale bout-en-bout qui associe des couches convolutives spécialisées dans le traitement de l'information visuelle, et des couches récurrentes spécialisées dans le traitement de l'information temporelle. Nous proposons un modèle d'apprentissage supervisé profond compétitif avec l'état de l'art sur la base de données IEMOCAP et cela justifie son utilisation pour le reste des expérimentations. Ce modèle de classification est constitué de quatre couches de réseaux de neurones à convolution et un réseau de neurones récurrent bidirectionnel à mémoire court-terme et long-terme (BLSTM). Notre modèle est évalué sur deux bases de données audios anglophones proposées par la communauté scientifique : IEMOCAP et MSP-IMPROV. Une première contribution est de montrer qu'avec un réseau neuronal profond, nous obtenons de hautes performances avec IEMOCAP et que les résultats sont prometteurs avec MSP-IMPROV. Une autre contribution de cette thèse est une étude comparative des valeurs de sortie des couches du module convolutif et du module récurrent selon le prétraitement de la voix opéré en amont : spectrogrammes (approche naïve) ou indices paralinguistiques (approche experte). À l'aide de la distance euclidienne, une mesure de proximité déterministe, nous analysons les données selon l'émotion qui leur est associée. Nous tentons de comprendre les caractéristiques de l'information émotionnelle extraite de manière autonome par le réseau. L'idée est de contribuer à une recherche centrée sur la compréhension des réseaux de neurones profonds utilisés en reconnaissance des émotions dans la voix et d'apporter plus de transparence et d'explicabilité à ces systèmes dont le mécanisme décisionnel est encore largement incompris.
Published: 2019

29. Comptes-rendus de la 22e Rencontre du Non-Linéaire Paris 2019, (Non-Linéaire Pub., St-Etienne du Rouvray, 2019) 212 pages (in french)

Author: Falcon, Eric, Lefranc, Marc, Pétrélis, François, Pham, Chi Tuong, Matière et Systèmes Complexes (MSC (UMR_7057)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules - UMR 8523 (PhLAM), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Physique Non-Linéaire, Laboratoire de physique de l'ENS - ENS Paris (LPENS (UMR_8023)), Fédération de recherche du Département de physique de l'Ecole Normale Supérieure - ENS Paris (FRDPENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de recherche du Département de physique de l'Ecole Normale Supérieure - ENS Paris (FRDPENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: [PHYS]Physics [physics], [SPI]Engineering Sciences [physics], [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs], [NLIN]Nonlinear Sciences [physics], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2019

30. Geoprosody: quantitative approaches of prosodic variation across dialects

Author: Albert Rilliard, Rilliard, Albert, Marcia dos Santos Machado Vieira, Marcos Luiz Wiedemer, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: Variation (linguistics), Geography, Evolutionary biology, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, [SHS.LANGUE] Humanities and Social Sciences/Linguistics
Abstract: International audience; This chapter aims at summarizing approaches to dialectometry proposed in the literature since Seguy and Goebl pioneering works, as well as on the basis of metrics used in sociolinguistics. Based on the literature review, it discusses these different metrics under a still under studied angle: their application to prosodic variation, especially for studying dialectological changes. Possible objective measures are regrouped in two broad categories, depending on whether they uses descriptions based on melodic contours or on feature sets. Proposals for use of such metrics are made, in relation to existing phonological and phonetic approaches to prosody description. Examples of application of these metrics are then given on a small subset, and their output discussed and reconciled. It shows several approaches are available, that basically gives convergent objective information, and can be applied to studies based on different theoretical backgrounds.
Published: 2019

31. Gestion de la libération de vapeur dans les processus frigorifiques secondaires à base d'hydrates contenant du CO 2 comme molécule invitée

Author: Youssef, Ziad, Fournaison, Laurence, Delahaye, Anthony, Pons, Michel, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Génie des procédés frigorifiques (UR GPAN), ANR, ANR-14-CE05-0045,Crisalhyd,Application de réfrigération secondaire par coulis d’hydrates de CO2 : de la cristallisation des hydrates à leur intégration dans des procédés de stockage et de transport de froid(2014), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), and ANR-14-CE05-0045,Crisalhyd,Application de réfrigération secondaire par coulis d'hydrates de CO2 : de la cristallisation des hydrates à leur intégration dans des procédés de stockage et de transport de froid(2014)
Subjects: TBPB, Slurry, Gestion des gaz, Matériau à changement de phase, Gas management, Bromure de tétrabutylphosphonium, [SPI.MECA.THER]Engineering Sciences [physics]/Mechanics [physics.med-ph]/Thermics [physics.class-ph], Coulis, Hydrate, [SPI.GPROC]Engineering Sciences [physics]/Chemical and Process Engineering, Optimisation des processus, Process optimization, Phase change material
Abstract: International audience; When used as secondary refrigerants for cold storage and refrigeration applications, hydrate slurries offer high-energy densities due to their significant latent heat of fusion. In this context, gas hydrates exhibit a feature not yet explored in the literature: vapor is released when hydrate crystals melt in the heat exchanger supplying cold to end users. This novel feature is investigated in this paper. First, the separation of the released vapor from the solid+liquid slurry is described. This is followed by a study of how the design of the storage system can be adapted to the use of gas hydrate slurries as secondary fluid and specifically the consequences on its volume. A model is developed, based on energy and mass balances, to determine the required storage volume. Two types of hydrates involving a gas are considered: the single hydrate of carbon dioxide and the mixed hydrate of tetra-n-butylphosphonium bromide (TBPB) plus CO2 . The results show that adding vapor compression to the process can save up to 75% of the total storage volume.
Published: 2019

32. Better Understanding the Workers' Retirement Decision Attitudes: Development and Validation of a New Measure

Author: Fouquereau, Evelyne, Bosselut, Grégoire, Chevalier, Severine, Coillot, Hélène, Demulier, Virginie, Becker, Caroline, Gillet, Nicolas, Université de Tours (UT), Psychologie des âges de la vie et adaptation (PAVeA), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage (IRIT-ADRIA), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Université de Tours, Science et Technologie du Lait et de l'Oeuf (STLO), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage (ADRIA), Université Toulouse 1 Capitole (UT1)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Molecular Biology (GxABT) and Molecular and Cellular Epigenetics, Université de Liège, and Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: push pull anti-push anti-pull model, lcsh:Psychology, lcsh:BF1-990, older workers, workers' retirement motivations inventory, scale development, Psychology, [SHS.PSY]Humanities and Social Sciences/Psychology, WRMI, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SHS]Humanities and Social Sciences, Original Research
Abstract: The aim of the present research was to develop a measure that could be used in future research for in-depth study of the psychological management of retirement. We report the results of six studies involving 1,898 French workers designed to develop and assess the psychometric properties of a new instrument named the Workers' Retirement Motivations Inventory (WRMI) using the push pull anti-push anti-pull model. The items were constructed based on a review of the relevant psychological literature and face-to-face interviews with senior workers. A combined method of exploratory structural equations modeling and confirmatory factor analysis (CFA) was employed and provided evidence for validating this structure of the inventory. The WRMI showed consistency of the four-factor structure across different samples, internal consistency, test-retest reliability, and predictive validity of workers' plans for retirement. Implications of these findings and avenues for counseling activities and future research are discussed.
Published: 2018

33. CNN+LSTM Architecture for Speech Emotion Recognition with Data Augmentation

Author: Etienne, Caroline, Fidanza, Guillaume, Petrovskii, Andrei, Devillers, Laurence, Schmauch, Benoît, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Institut de Physique Théorique - UMR CNRS 3681 (IPHT), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sorbonne (UP4), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience
Published: 2018

34. Dystrophin's central domain forms a complex filament that becomes disorganized by in-frame deletions

Author: Olivier Delalande, Angélique Chéron, Céline Raguénès-Nicol, Mirjam Czjzek, Arnaud Bondon, Christophe Tascon, Jean-François Hubert, Nicolas Ferey, Elisabeth Le Rumeur, Emmanuel Giudice, Aurélie Nicolas, Émeline Pollet, Marc Baaden, Javier Pérez, Raphael Dos Santos Morais, Marine Guilbaud, Pierre Roblin, Anne-Elisabeth Molza, Institut de Génétique et Développement de Rennes (IGDR), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), European Synchrotron Radiation Facility (ESRF), Laboratoire Léon Brillouin (LLB - UMR 12), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de recherche en Myologie – U974 SU-INSERM, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU), Institut des Sciences Chimiques de Rennes (ISCR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Rennes (ENSCR)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Laboratoire de biochimie théorique [Paris] (LBT (UPR_9080)), Institut de biologie physico-chimique (IBPC (FR_550)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de recherche sur les Biopolymères, Interactions Assemblages (BIA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins (LBI2M), Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU), Association Francaise Contre les Myopathies, AFM-Telethon, Conseil Regional de Bretagne, RTR Biologie-Sante of the Universite Europeenne de Bretagne, Grand Equipement National de Calcul Intensif-GENCI Program (DYSIM Project), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Rennes (ENSCR)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de recherche en myologie, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Association française contre les myopathies (AFM-Téléthon)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AP-HP - Hôpital Cochin Broca Hôtel Dieu [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Delalande, Olivier, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Saclay, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Rennes-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Unité de Recherche sur les Biopolymères leurs Interactions et Assemblages (URBIA), Sorbonne Universités, Institut de recherche en santé, environnement et travail (Irset), Université d'Angers (UA)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Biochimie et Génétique Moléculaire, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Cochin [AP-HP], Synchrotron SOLEIL (SSOLEIL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Rennes (ENSCR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de biologie physico-chimique (IBPC (FR_550)), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Jonchère, Laurent
Subjects: 0301 basic medicine, Reading Frames, multiresolution modeling, Duchenne muscular dystrophy, [SDV]Life Sciences [q-bio], small-angle X-ray scattering (SAXS), Small angle X-ray scattering, Nitric Oxide Synthase Type I, Biochemistry, Exon, 0302 clinical medicine, dystrophin central domain, X-Ray Diffraction, dystrophin, molecular docking, muscular dystrophy, nitric oxide synthase, Becker muscular dystrophy, Spectrin, Muscular dystrophy, biology, [SDV.BBM.BS]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Structural Biology [q-bio.BM], Molecular Bases of Disease, Exons, musculoskeletal system, Phenotype, Cell biology, Nitric oxide synthase, Molecular Docking Simulation, Solutions, [SDV.BBM.BS]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Biomolecules [q-bio.BM], medicine.symptom, Dystrophin, Muscle contraction, musculoskeletal diseases, congenital, hereditary, and neonatal diseases and abnormalities, [SDV.BBM.BS] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Structural Biology [q-bio.BM], 03 medical and health sciences, Protein Domains, Scattering, Small Angle, medicine, Humans, Molecular Biology, Binding Sites, neuronal Nitric Oxide Synthase, Cell Biology, medicine.disease, Muscular Dystrophy, Duchenne, 030104 developmental biology, multi resolution modeling, biology.protein, 030217 neurology & neurosurgery, Gene Deletion
Abstract: International audience; Dystrophin, encoded by the DMD gene, is critical for maintaining plasma membrane integrity during muscle contraction events. Mutations in the DMD gene disrupting the reading frame prevent dystrophin production and result in severe Duchenne muscular dystrophy (DMD); in-frame internal deletions allow production of partly functional internally deleted dystrophin and result in less severe Becker muscular dystrophy (BMD). Many known BMD deletions occur in dystrophin's central domain, generally considered to be a monotonous rod-shaped domain based on the knowledge of spectrin family proteins. However, the effects caused by these deletions, ranging from asymptomatic to severe BMD, argue against the central domain serving only as a featureless scaffold. We undertook structural studies combining small-angle X-ray scattering and molecular modeling in an effort to uncover the structure of the central domain, as dystrophin has been refractory to characterization. We show that this domain appears to be a tortuous and complex filament that is profoundly disorganized by the most severe BMD deletion (loss of exons 45–47). Despite the preservation of large parts of the binding site for neuronal nitric oxide synthase (nNOS) in this deletion, computational approaches failed to recreate the association of dystrophin with nNOS. This observation is in agreement with a strong decrease of nNOS immunolocalization in muscle biopsies, a parameter related to the severity of BMD phenotypes. The structural description of the whole dystrophin central domain we present here is a first necessary step to improve the design of microdystrophin constructs toward the goal of a successful gene therapy for DMD
Published: 2018

35. Textual Entailment: issues and methods for NLP

Author: Grau, Brigitte, Gleize, Martin, Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: inf{\'e}rence textuelle, reformulation d'{\'e}nonc{\'e}s, Traitement Automatique des Langues, [INFO]Computer Science [cs], implication textuelle, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract: La reformulation occupe une place importante dans la langue et intervient dans différents contextes de communication où les locuteurs effectuent des reformula- tions pour mieux se faire comprendre par leurs interlocuteurs. Les appli- cations automatiques de TAL (Traitement Automatique des Langues) nécessitent souvent de détecter des énoncés de sens proche, et donc de détecter des reformulations. Ce travail s’inscrit dans ce domaine. Il s’intéresse aux reformula- tions réalisées dans les énoncés émis par des locuteurs différents et n’apparais- sant pas au sein du même discours. En effet, ce type de reformulation est au cœur de nombreuses tâches telles que la recherche de réponses à des questions dans des textes, la simplification de texte, le résumé automatique multi-documents, la traduction, etc. Le problème com- mun posé par ces tâches est de déterminer si l’énoncé ou le fragment de texte A est une reformulation de l’énoncé ou du fragment de texte B : le texte contenant la réponse reformule la question et la complète ; la phrase simplifiée est une reformulation de la phrase initiale ; la traduction est une reformulation dans une autre langue ; un résumé reformule un texte plus long, etc. Selon les cas, les deux énoncés Ravaillac a tué Henri IV et Henri IV a été assassiné par Ravaillac seront en relation de paraphrase ou en relation de dérivation où le sens de l’énoncé- source peut être considéré comme plus général, plus spécifique et peut permettre de déduire une nouvelle information selon l’hypothèse que l’on veut vérifier (Ligozat 2016). Ce problème est défini en TAL comme un problème de reconnais- sance d’inférence textuelle. Établir cette relation entre deux énoncés repose sur la comparaison de leur forme de surface et, surtout, de leur sens. Cette reconnaisance repose sur plusieurs étapes nécessaires, décrites dans cet article : – définir une taxonomie des inférences reposant sur les procédés linguistiques qui les produisent ; – proposer une méthode pour les modéliser et les calculer automatiquement ; – définir un cadre expérimental afin d’évaluer la capacité des machines à les traiter.
Published: 2018

36. Energy analysis of two-phase secondary refrigeration in steady-state operation, Part 1: global optimization and leading parameter

Author: Thomas Dufour, Anthony Delahaye, Laurence Fournaison, Hong-Minh Hoang, Michel Pons, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Génie des procédés frigorifiques (UR GPAN), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), ANR-14-CE05-0045,Crisalhyd,Application de réfrigération secondaire par coulis d'hydrates de CO2 : de la cristallisation des hydrates à leur intégration dans des procédés de stockage et de transport de froid(2014), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), and ANR-14-CE05-0045,Crisalhyd,Application de réfrigération secondaire par coulis d’hydrates de CO2 : de la cristallisation des hydrates à leur intégration dans des procédés de stockage et de transport de froid(2014)
Subjects: Exergy, 020209 energy, ice, 02 engineering and technology, 7. Clean energy, Industrial and Manufacturing Engineering, Refrigerant, TBPB, 020401 chemical engineering, process optimization, Refrigeration, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Process optimization, [PHYS.MECA.MEFL]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Fluid mechanics [physics.class-ph], 0204 chemical engineering, Electrical and Electronic Engineering, Process engineering, Global optimization, Civil and Structural Engineering, [PHYS]Physics [physics], hydrate, [PHYS.MECA.MEFL]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of the fluids [physics.class-ph], business.industry, Mechanical Engineering, Building and Construction, Pollution, Phase-change material, General Energy, 13. Climate action, Slurry, Environmental science, CO2, slurry, business, phase change material, Efficient energy use
Abstract: International audience; A great deal of attention is paid to secondary refrigeration as a means of reducing excessively high emissions of refrigerants (most of which have a potent greenhouse effect) due to leaks in large cooling units. Among the environmentally friendly fluids that can be used in secondary circuits for transporting and storing cold, hydrate slurries offer the advantage of significant latent heats of fusion associated with good fluidity. Research programs have focused attention on hydrate systems, including CO2, TBPB (tetra-n-butyl-phosphonium-bromide), and mixed CO2-TBPB hydrates. In addition to feasibility concerns, energy efficiency is also a crucial concern requiring an objective analysis of the improvements likely to result from these new materials. An impartial framework was thus constructed based on the principles of optimization methods. This approach was applied to these three hydrate slurries as well as to the well-known ice slurry for comparison purposes. A numerical model of secondary refrigeration system in steady state was built, on the basis of which optimized systems subjected to common external constraints can be designed for each slurry according to its thermophysical properties. Global performance can then be compared on a sound basis, which also makes it possible to identify the hydrate property that is most influential on energetic performance. Part 2 of this study is dedicated to exergy analysis and phase change kinetics.
Published: 2018

37. Interfaces haptiques et tactiles pour l'autisme: une revue systématique

Author: Margarita Anastassova, Mohamed Chetouani, Alix Pérusseau-Lambert, Ouriel Grynszpan, Mehdi Boukallel, Unité Ergonomie - Comportement & Interactions (ECI), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: Health (social science), [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, Education, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Arts and Humanities (miscellaneous), [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 020204 information systems, Pediatrics, Perinatology and Child Health, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Developmental and Educational Psychology, [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: Les nouvelles technologies sont de plus en plus utilisees pour repondre aux besoins specifiques des individus avec trouble du spectre de l’autisme (TSA). Les interfaces homme-machine explorant le sens du toucher apparaissent comme un canal d’interaction potentiellement interessant pour les personnes avec TSA. Notre but est d’etablir une revue systematique de l’existant concernant les interfaces tactiles et haptiques dediees au TSA. Nous mettons l’accent sur les approches de developpement et les etudes utilisateurs effectuees. Les resultats montrent qu’il existe une grande variete de technologies et d’interfaces destinees aux individus avec TSA. Les interfaces tactiles ou haptiques viennent en complement d’autres modalites d’interaction homme-machine dans le developpement de robots, de manettes de jeu, d’objets tangibles interactifs, de tablettes ou encore d’environnements virtuels. Toutefois, les etudes utilisateurs, lorsqu’elles existent, n’atteignent pas a l’heure actuelle un niveau de qualite methodologique suffisant pour permettre d’etayer leur validite pour l’aide aux personnes avec TSA. Les modalites tactiles et haptiques meriteraient d’etre davantage investiguees dans les recherches sur les interfaces homme-machine pour l’autisme.
Published: 2018

38. Crowdsourcing regional variables and automatic geolocalisation of speakers of European French

Author: Jean-Philippe Goldman, Yves Scherrer, Julie Glikman, Mathieu Avanzi, Christophe Benzitoun, Philippe Boula de Mareüil, Université de Genève (UNIGE), LATL-CUI, Laboratoire d'Analyse et de Technologie du Langage (LATL), Université de Genève (UNIGE)-Université de Genève (UNIGE), Linguistique, Langues et Parole (LILPA), Université de Strasbourg (UNISTRA), Laboratoire de Linguistique Formelle (LLF UMR7110), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Analyse et Traitement Informatique de la Langue Française (ATILF), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2018

39. Le /R/ « roulé » en français et dans quelques langues régionales de France

Author: Timothée Premat, Philippe Boula de Mareüil, Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8), Structures Formelles du Langage (SFL), Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)- Université Paris Lumières, Académie de Créteil, Campus Condorcet (UPLUM), Ecole doctorale Cognition Langage Interaction (EDCLI), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Martin Coche, Brigitte Bigi, Joelle Lavaud, Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Lumières (UPL), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: Dialectologie gallo-romane, Dialectology, Variation linguistique -- Pays de langue française, Linguistic variation, Gallo-Romania, Standardisation, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, Rhotiques, Gallo-Romance, Dialectologie, Rhotics
Abstract: International audience; This work aims at documenting the pronunciation of the /R/ rhotic in (often elderly) speakers who, in addition to French, speak a Gallo-Roman dialect and who produce an apical ("rolled") /R/, in a more or less stable fashion, in French and their dialect : Gascon, Languedocien, Francoprovençal, Bourguignon or Mainiot. It turns out that there are more apical [r]s in dialects than in French, more so in a syllable onset or an internal coda than in a word-final position, and more so in elderly speakers than in younger ones. By contrast, we did not find any apical [r] in the regional French varieties of speakers under 65 years old. Faced with this situation, we offer some elements of discussion about the interface between phonology and sociolinguistics.; Ce travail vise à documenter la prononciation du /R/ chez des locuteurs (souvent âgés) qui, en plus du français, parlent un dialecte gallo-roman et qui « roulent » les /R/, de façon plus ou moins stable, en français et dans leur dialecte : gascon, languedocien, francoprovençal, bourguignon et mainiot. Outre qu'on trouve davantage de [r] apicaux (« roulés ») en dialecte qu'en français, il ressort de ce travail que les [r] sont davantage présents en attaque de syllabe ou en coda interne qu'en fin de mot, et chez les locuteurs âgés davantage que chez les plus jeunes - on ne trouve pas de [r] apical en français régional chez nos locuteurs de moins de 65 ans. Face à cette situation contrastée, nous avançons quelques éléments de discussion à propos de l'interface entre phonologie et sociolinguistique.
Published: 2018

40. Le /R/ « roulé » en français et dans quelques langues régionales de France

Author: Premat, Timothée, DE MAREÜIL, PHILIPPE BOULA, Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8), Structures Formelles du Langage (SFL), Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)- Université Paris Lumières, Académie de Créteil, Campus Condorcet (UPLUM), Ecole doctorale Cognition Langage Interaction (EDCLI), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Martin Coche, Brigitte Bigi, Joelle Lavaud, Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Lumières (UPL), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: Dialectologie gallo-romane, Dialectology, Variation linguistique -- Pays de langue française, Linguistic variation, Gallo-Romania, Standardisation, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, Rhotiques, Gallo-Romance, Dialectologie, Rhotics
Abstract: International audience; This work aims at documenting the pronunciation of the /R/ rhotic in (often elderly) speakers who, in addition to French, speak a Gallo-Roman dialect and who produce an apical ("rolled") /R/, in a more or less stable fashion, in French and their dialect : Gascon, Languedocien, Francoprovençal, Bourguignon or Mainiot. It turns out that there are more apical [r]s in dialects than in French, more so in a syllable onset or an internal coda than in a word-final position, and more so in elderly speakers than in younger ones. By contrast, we did not find any apical [r] in the regional French varieties of speakers under 65 years old. Faced with this situation, we offer some elements of discussion about the interface between phonology and sociolinguistics.; Ce travail vise à documenter la prononciation du /R/ chez des locuteurs (souvent âgés) qui, en plus du français, parlent un dialecte gallo-roman et qui « roulent » les /R/, de façon plus ou moins stable, en français et dans leur dialecte : gascon, languedocien, francoprovençal, bourguignon et mainiot. Outre qu'on trouve davantage de [r] apicaux (« roulés ») en dialecte qu'en français, il ressort de ce travail que les [r] sont davantage présents en attaque de syllabe ou en coda interne qu'en fin de mot, et chez les locuteurs âgés davantage que chez les plus jeunes - on ne trouve pas de [r] apical en français régional chez nos locuteurs de moins de 65 ans. Face à cette situation contrastée, nous avançons quelques éléments de discussion à propos de l'interface entre phonologie et sociolinguistique.
Published: 2018

41. Children benefit from morphological relatedness independently of orthographic relatedness when they learn to spell new words

Author: Pacton, Sébastien, Afonso Jaco, Amandine, Nys, M, Treiman, Rebecca, Peereman, Ronald, Laboratoire Cognition et Comportement (FRE 2987), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition (LPNC), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), This work is supported/ partially supported by a public grant overseen by the French National Research Agency (ANR) as part of the progam 'Investissements d’Avenir' (reference: ANR-10-LABX-0083), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition (LPNC ), and Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])
Subjects: [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2018

42. Simon Effect for the Design of Tactile Stimulation

Author: Mehdi Boukallel, Mohamed Chetouani, Alix Pérusseau-Lambert, Ouriel Grynszpan, Margarita Anastassova, Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Ergonomie - Comportement & Interactions (ECI), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: Sensory stimulation therapy, Simon effect, Modality (human–computer interaction), Computer science, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, 05 social sciences, [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, Push-button, Cognitive interference, Stimulation, Signal, 050105 experimental psychology, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Human–computer interaction, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], 0501 psychology and cognitive sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 030217 neurology & neurosurgery, Communication channel
Abstract: Tactile stimulation appears to be useful in a noisy or demanding environment to alert or notify the user as it provides a direct and private communication channel. In such cases, the user has to respond fast and accurately to the stimulation. This requires an optimal detection and response to the signal. The current study focused on the layout of tactile stimulation interfaces to be used for alert or notification with regard to the user’s position in space. We investigated the well-known Simon Effect in a tactile modality. The Simon Effect refers to a cognitive interference due to the spatial incongruence induced by a signal when it originates from the side opposite to the user’s response. In addition, we studied the influence of the amplitude of the signal and explored the effect of the location and amplitude of the previous signal. Results showed that the Simon Effect was observed with Linear Resonant Actuators, over user fingertips and user’s response delivered on push button pedals. Besides, the findings show that participants responded faster when two consecutives signals were congruent and with equal intensity. These results are discussed to provide guidelines for designing tactile stimulation systems for alert or notification.
Published: 2018

43. Representation of complex terms in a vector space structured by an ontology for a normalization task

Author: Arnaud Ferré, Claire Nédellec, Pierre Zweigenbaum, Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: Normalization (statistics), Information extraction, Biomedical, [SDV]Life Sciences [q-bio], Ontology (information science), computer.software_genre, 03 medical and health sciences, Representation (mathematics), 030304 developmental biology, Mathematics, Natural Language Processing, 060201 languages & linguistics, 0303 health sciences, Vector space, Conceptualization, business.industry, Ontology, Ontology-based data integration, 06 humanities and the arts, 0602 languages and literature, Artificial intelligence, Distributional semantics, business, computer, Natural language processing
Abstract: We propose in this paper a semi-supervised method for labeling terms of texts with concepts of a domain ontology. The method generates continuous vector representations of complex terms in a semantic space structured by the ontology. The proposed method relies on a distributional semantics approach, which generates initial vectors for each of the extracted terms. Then these vectors are embedded in the vector space constructed from the structure of the ontology. This embedding is carried out by training a linear model. Finally, we apply a distance calculation to determine the proximity between vectors of terms and vectors of concepts and thus to assign ontology labels to terms. We have evaluated the quality of these representations for a normalization task by using the concepts of an ontology as semantic labels. Normalization of terms is an important step to extract a part of the information containing in texts, but the vector space generated might find other applications. The performance of this method is comparable to that of the state of the art for this task of standardization, opening up encouraging prospects.
Published: 2017

44. Charmonium production in pPb and PbPb collisions at 5.02 TeV with CMS

Author: Andre Govinda Stahl Leiton, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), CMS, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: Energy loss, Particle physics, p p: scattering, Meson production, Meson, High Energy Physics::Lattice, energy loss, p nucleus: interaction, Nuclear Theory, dissociation, [PHYS.NEXP]Physics [physics]/Nuclear Experiment [nucl-ex], 7. Clean energy, rapidity dependence, charmonium: hadroproduction, J/psi(3100): yield, [PHYS.HEXP]Physics [physics]/High Energy Physics - Experiment [hep-ex], Rapidity, 5020 GeV-cms/nucleon, meson: production, Detectors and Experimental Techniques, Nuclear Experiment, initial state, yield: ratio, psi(3685): yield, quark gluon: plasma, Physics, lead, CMS, High Energy Physics::Phenomenology, nucleus: fragmentation, nuclear matter: effect, psi mesons: yield, talk: Venice 2017/07/05, Nuclear matter, recombination, High Energy Physics::Experiment, statistical, experimental results
Abstract: International audience; Charmonium states, such as $J/\psi$ and $\psi\left(2S\right)$ mesons, are excellent probes of the Quark-Gluon Plasma (QGP). The understanding of charmonium production in PbPb collisions requires the inclusion of many phenomena, such as dissociation in the QGP and statistical recombination, on top of cold nuclear matter effects (modifications of nPDFs, initial-state energy loss, nuclear break-up). Measurements of charmonium production in pPb collisions are crucial in order to disentangle the QGP-related effects from cold nuclear matter effects. In these proceedings, final results on the ratio of $\psi\left(2S\right)$ meson to $J/\psi$ meson yields in PbPb collisions normalized to pp collisions at $\sqrt{s_{NN}}=5.02$ TeV, are reported. In addition, final prompt and nonprompt $J/\psi$ meson results in pPb collisions at 5.02 TeV are also shown, using the 2015 pp data taken at the same energy. At last, final results are reported regarding prompt $\psi\left(2S\right)$ meson production in pPb collisions at 5.02 TeV, as a function of rapidity.
Published: 2017

45. Ethics in robotics research: CERNA mission and context

Author: Grinbaum, Alexei, Chatila, Raja, Devillers, Laurence, Ganascia, Jean-Gabriel, Tessier, Catherine, Dauchet, Max, Laboratoire des Recherches sur les Sciences de la Matière (LRSM), Institut de Recherches sur les lois Fondamentales de l'Univers (IRFU), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AMAC, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Agents Cognitifs et Apprentissage Symbolique Automatique (ACASA), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), ONERA / DTIS, Université de Toulouse [Toulouse], ONERA-PRES Université de Toulouse, Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL), Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY, DECISION MAKING, ComputingMilieux_THECOMPUTINGPROFESSION, ROBOT, ETHIQUE, [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], ComputingMilieux_LEGALASPECTSOFCOMPUTING, DRONES, LAW, ROBOT SENSING SYSTEM, ETHICS, [PHYS.PHYS.PHYS-SPACE-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Space Physics [physics.space-ph]
Abstract: International audience; This article summarizes the recommendations concerning robotics as issued by the Commission for the Ethics of Research in Information Sciences and Technologies (CERNA), the French advisory commission for the ethics of information and communication technology (ICT) research. Robotics has numerous applications in which its role can be overwhelming and may lead to unexpected consequences. In this rapidly evolving technological environment, CERNA does not set novel ethical standards but seeks to make ethical deliberation inseparable from scientific activity. Additionally, it provides tools and guidance for researchers and research institutions.
Published: 2017

46. Information Extraction for the Seed Development Regulatory Networks of Arabidopsis Thaliana

Author: Valsamou, Dialekti, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Paris-Saclay, Pierre Zweigenbaum, Claire Nédellec, STAR, ABES, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris Saclay (COmUE), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: Text Mining, Bioinformatics, Apprentissage automatique, Fouille de données, Extraction d'information, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Machine Learning, Bioinformatique, [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Traitement automatique de langues, Data Mining, Fouille de texte, Information Extraction, Natural Language Processing
Abstract: While information is abundant in the world, structured, ready-to-use information is rare. Thiswork proposes Information Extraction (IE) as an efficient approach for producing structured,usable information on biology, by presenting a complete IE task on a model biological organism,Arabidopsis thaliana. Information Extraction is the process of extracting meaningful parts of text and identifying their semantic relations.In collaboration with experts on the plant A. Thaliana, a knowledge model was conceived. The goal of this model is providing a formal representation of the knowledge that is necessary to sufficiently describe the domain of grain development. This model contains all the entities and the relations between them which are essential and it can directly be used by algorithms. Inparallel, this model was tested and applied on a set of scientific articles of the domain. These documents constitute the corpus which is needed to train machine learning algorithms. Theexperts annotated the text using the entities and relations of the model. This corpus and this model are the first available for grain development and among very few on A. Thaliana, despite the latter’s importance in biology. This model manages to answer both needs of being complexenough to describe the domain well, and of having enough generalization for machine learning.A relation extraction approach (AlvisRE) was also elaborated and developed. After entityre cognition, the relation extractor tries to detect the cases where the text mentions that twoentities are in a relation, and identify precisely to which type of the model these relations belongto. AlvisRE’s approach is based on textual similarity and it uses all types of information available:lexical, syntactic and semantic. In the tests conducted, AlvisRE had results that are equivalentor sometimes better than the state of the art. Additionally, AlvisRE has the advantage of being modular and adaptive by using semantic information that was produced automatically. This last feature allows me to expect similar performance in other domains., Même si l’information est abondante dans le monde, l’information structurée, prête à être utilisée est rare. Ce travail propose l’Extraction d’Information (EI) comme une approche efficace pour la production de l’information structurée, utilisable sur la biologie, en présentant une tâche complète d’EI sur un organisme modèle, Arabidopsis thaliana. Un système d’EI se charge d’extraire les parties de texte les plus significatives et d’identifier leurs relations sémantiques. En collaboration avec des experts biologistes sur la plante A. Thaliana un modèle de connaissance a été conçu. Son objectif est de formaliser la connaissance nécessaire pour bien décrire le domaine du développement de la graine. Ce modèle contient toutes les entités et relations les connectant qui sont essentielles et peut être directement utilisé par des algorithmes. En parallèle ce modèle a été testé et appliqué sur un ensemble d’articles scientifiques du domaine, le corpus nécessaire pour l’entraînement de l’apprentissage automatique. Les experts ont annoté le texte en utilisant les entités et relations du modèle. Le modèle et le corpus annoté sont les premiers proposés pour le développement de la graine, et parmi les rares pour A. Thaliana, malgré son importance biologique. Ce modèle réconcilie les besoins d’avoir un modèle assez complexe pour bien décrirele domaine, et d’avoir assez de généralité pour pouvoir utiliser des méthodes d’apprentissage automatique. Une approche d’extraction de relations (AlvisRE) a également été élaborée et développée. Une fois les entités reconnues, l’extracteur de relations cherche à détecter les cas où le texte mentionne une relation entre elles, et identifier précisément de quel type de relation du modèle il s’agit. L’approche AlvisRE est basée sur la similarité textuelle et utilise à la fois des informations lexiques,syntactiques et sémantiques. Dans les expériences réalisées, AlvisRE donne des résultats qui sont équivalents et parfois supérieurs à l’état de l’art. En plus, AlvisRE a l’avantage de la modularité et adaptabilité en utilisant des informations sémantiques produites automatiquement. Ce dernier caractéristique permet d’attendre des performances équivalentes dans d’autres domaines.
Published: 2017

47. Targeted text comprehension par relation recognition: or How to establish simple relationships with one's neighbors

Author: Ligozat, Anne-Laure, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris Sud, Chantal Reynaud, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: extraction d'information, [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, information extraction, simplification de textes, text simplification
Published: 2016

48. Blind prediction of homo- and hetero- protein complexes: The CASP13-CAPRI experiment

Author: Lensink, Marc F., Brysbaert, Guillaume, Nadzirin, Nurul, Velankar, Sameer, Chaleil, Raphaël A. G., Gerguri, Tereza, Bates, Paul A., Laine, Elodie, Carbone, Alessandra, Grudinin, Sergei, Kong, Ren, Liu, Ran-Ran, Xu, Xi-Ming, Shi, Hang, Chang, Shan, Eisenstein, Miriam, Karczynska, Agnieszka, Czaplewski, Cezary, Lubecka, Emilia, Lipska, Agnieszka, Krupa, Paweł, Mozolewska, Magdalena, Golon, Łukasz, Samsonov, Sergey, Liwo, Adam, Crivelli, Silvia, Pagès, Guillaume, Karasikov, Mikhail, Kadukova, Maria, Yan, Yumeng, Huang, Sheng-You, Rosell, Mireia, Rodríguez-Lumbreras, Luis A., Romero-Durana, Miguel, Díaz-Bueno, Lucía, Fernandez-Recio, Juan, Christoffer, Charles, Terashi, Genki, Shin, Woong-Hee, Aderinwale, Tunde, Maddhuri Venkata Subraman, Sai Raghavendra, Kihara, Daisuke, Kozakov, Dima, Vajda, Sandor, Porter, Kathryn, Padhorny, Dzmitry, Desta, Israel, Beglov, Dmitri, Ignatov, Mikhail, Kotelnikov, Sergey, Moal, Iain H., Ritchie, David W., Chauvot de Beauchêne, Isaure, Maigret, Bernard, Devignes, Marie-Dominique, Ruiz Echartea, Maria E., Barradas-Bautista, Didier, Cao, Zhen, Cavallo, Luigi, Oliva, Romina, Cao, Yue, Shen, Yang, Baek, Minkyung, Park, Taeyong, Woo, Hyeonuk, Seok, Chaok, Braitbard, Merav, Bitton, Lirane, Scheidman-Duhovny, Dina, Dapkūnas, Justas, Olechnovič, Kliment, Venclovas, Česlovas, Kundrotas, Petras J., Belkin, Saveliy, Chakravarty, Devlina, Badal, Varsha D., Vakser, Ilya A., Vreven, Thom, Vangaveti, Sweta, Borrman, Tyler, Weng, Zhiping, Guest, Johnathan D., Gowthaman, Ragul, Pierce, Brian G., Xu, Xianjin, Duan, Rui, Qiu, Liming, Hou, Jie, Ryan Merideth, Benjamin, Ma, Zhiwei, Cheng, Jianlin, Zou, Xiaoqin, Koukos, Panagiotis I., Roel-Touris, Jorge, Ambrosetti, Francesco, Geng, Cunliang, Schaarschmidt, Jörg, Trellet, Mikael E., Melquiond, Adrien S. J., Xue, Li, Jiménez-García, Brian, van Noort, Charlotte W., Honorato, Rodrigo V., Bonvin, Alexandre M. J. J., Wodak, Shoshana J., 0000-0003-3957-9470, 0000-0003-2759-2088, 0000-0003-0621-0925, 0000-0003-2098-5743, 0000-0001-7169-9398, 0000-0002-0294-3403, 0000-0002-4209-4565, 0000-0002-7787-8896, 0000-0002-3986-7686, 0000-0002-6163-6323, 0000-0003-4091-6614, 0000-0003-0464-4500, 0000-0002-4960-5487, 0000-0002-7035-3042, 0000-0002-1703-7796, 0000-0002-1419-9888, 0000-0002-0496-6107, 0000-0002-4215-0213, 0000-0002-5743-2934, 0000-0003-3413-806X, 0000-0002-3032-7966, 0000-0002-1409-8358, 0000-0001-7369-1322, 0000-0002-0701-6545, Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle UMR 8576 (UGSF), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), European Bioinformatics Institute [Hinxton] (EMBL-EBI), EMBL Heidelberg, The Francis Crick Institute [London], School of Geographical Sciences [Bristol], University of Bristol [Bristol], Biologie Computationnelle et Quantitative = Laboratory of Computational and Quantitative Biology (LCQB), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Biologie Paris Seine (IBPS), Sorbonne Université (SU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Universitaire de France (IUF), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.), Algorithms for Modeling and Simulation of Nanosystems (NANO-D), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), JiangSu University, Chemical Research Support [Rehovot], Weizmann Institute of Science [Rehovot, Israël], University of Gdańsk (UG), Department of Environmental Analytics [Univ Gdańsk], Faculty of Chemistry [Univ Gdańsk], University of Gdańsk (UG)-University of Gdańsk (UG), Institute of Physics [Warsaw] (IFPAN), Polish Academy of Sciences (PAN), Department of Computer Science [Davis] (UC Davis), University of California [Davis] (UC Davis), University of California-University of California, Moscow Institute of Physics and Technology [Moscow] (MIPT), Huazhong University of Science and Technology [Wuhan] (HUST), Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputacion (BSC - CNS), Purdue University [West Lafayette], Kitasato University, Stony Brook University [SUNY] (SBU), State University of New York (SUNY), Department of Biomedical Engineering [Boston], Boston University [Boston] (BU), Computational Algorithms for Protein Structures and Interactions (CAPSID), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics (LORIA - AIS), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Technische Universität Munchen - Université Technique de Munich [Munich, Allemagne] (TUM), King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), University of Naples Federico II, Service des Recherches Métallurgiques Appliquées (SRMA), Département des Matériaux pour le Nucléaire (DMN), CEA-Direction des Energies (ex-Direction de l'Energie Nucléaire) (CEA-DES (ex-DEN)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-CEA-Direction des Energies (ex-Direction de l'Energie Nucléaire) (CEA-DES (ex-DEN)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Department of Chemistry, Seoul National University [Seoul] (SNU), The Hebrew University of Jerusalem (HUJ), Vilnius University [Vilnius], Department of Molecular Biosciences [Lawrence], University of Kansas [Lawrence] (KU), University of Kansas [Kansas City], University of Massachusetts Medical School [Worcester] (UMASS), University of Massachusetts System (UMASS), Program in Bioinformatics and Integrative Biology [Worcester], University of Massachusetts System (UMASS)-University of Massachusetts System (UMASS), University of Maryland [Baltimore], Beijing University of Technology, University of Missouri [Columbia] (Mizzou), University of Missouri System, Bijvoet Center for Biomolecular Research [Utrecht], Utrecht University [Utrecht], Dalton Cardiovascular Research Center [Columbia], University of Missouri System-University of Missouri System, Shandong University, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), University of California [Santa Cruz] (UCSC), University of California, The Hospital for sick children [Toronto] (SickKids), Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle - UMR 8576 (UGSF), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut des Hautes Etudes Scientifiques (IHES), IHES, The Francis Crick Institute, Institut de Biologie Paris Seine (IBPS), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG), Weizmann Institute of Science, University of Gdańsk, Department of Environmental Analytics [Gdańsk], Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Technische Universität München [München] (TUM), CEA-Direction de l'Energie Nucléaire (CEA-DEN), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-CEA-Direction de l'Energie Nucléaire (CEA-DEN), University of Missouri [Columbia], Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Université de Lille, CNRS, Unité de Glycobiologie Structurale et Fonctionnelle UMR 8576 [UGSF], Agence Nationale de la Recherche (France), Cancer Research UK, European Commission, Medical Research Council (UK), National Institutes of Health (US), National Natural Science Foundation of China, National Research Foundation of Korea, National Science Foundation (US), Ministerio de Economía y Competitividad (España), Università degli Studi di Napoli PARTHENOPE, Wellcome Trust, Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Algorithms for Modeling and Simulating Nanosystems [2018-...] (NANO-D-POST [2018-2020]), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Department of Computer Science [Univ California Davis] (CS - UC Davis), University of California (UC)-University of California (UC), University of Naples Federico II = Università degli studi di Napoli Federico II, University of California [Santa Cruz] (UC Santa Cruz), University of California (UC), and Grudinin, Sergei
Subjects: Models, Molecular, Computer science, Protein Conformation, Protein complexes, Template‐based modeling, Oligomeric state, Biochemistry, Docking, protein-protein interaction, Structural Biology, Protein Interaction Mapping, Taverne, Blind prediction, Protein assemblies, Databases, Protein, [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], 0303 health sciences, oligomeric state, 030302 biochemistry & molecular biology, protein assemblies, computer.file_format, 3. Good health, CASP, docking, blind prediction, Protein‐protein interaction, CAPRI, proteincomplexes, Algorithms, Protein Binding, protein complexes, template-based modeling, Computational biology, Article, Protein–protein interaction, 03 medical and health sciences, protein‐protein interaction, template‐based modeling, Molecular Biology, 030304 developmental biology, Binding Sites, Computational Biology, Proteins, Protein Data Bank, Docking (molecular), Structural Homology, Protein, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], computer, Software
Abstract: We present the results for CAPRI Round 46, the third joint CASP‐CAPRI protein assembly prediction challenge. The Round comprised a total of 20 targets including 14 homo‐oligomers and 6 heterocomplexes. Eight of the homo‐oligomer targets and one heterodimer comprised proteins that could be readily modeled using templates from the Protein Data Bank, often available for the full assembly. The remaining 11 targets comprised 5 homodimers, 3 heterodimers, and two higher‐order assemblies. These were more difficult to model, as their prediction mainly involved “ab‐initio” docking of subunit models derived from distantly related templates. A total of ~30 CAPRI groups, including 9 automatic servers, submitted on average ~2000 models per target. About 17 groups participated in the CAPRI scoring rounds, offered for most targets, submitting ~170 models per target. The prediction performance, measured by the fraction of models of acceptable quality or higher submitted across all predictors groups, was very good to excellent for the nine easy targets. Poorer performance was achieved by predictors for the 11 difficult targets, with medium and high quality models submitted for only 3 of these targets. A similar performance “gap” was displayed by scorer groups, highlighting yet again the unmet challenge of modeling the conformational changes of the protein components that occur upon binding or that must be accounted for in template‐based modeling. Our analysis also indicates that residues in binding interfaces were less well predicted in this set of targets than in previous Rounds, providing useful insights for directions of future improvements., Agence Nationale de la Recherche, Grant/Award Number: ANR‐15‐CE11‐0029‐03; Cancer Research UK, Grant/Award Number: FC001003; H2020 European Institute of Innovation and Technology, Grant/Award Numbers: 675728, 777536, 823830; Lietuvos Mokslo Taryba, Grant/Award Number: S‐MIP‐17‐60; Medical Research Council, Grant/Award Number: FC001003; National Institutes of Health, Grant/Award Numbers: R01GM074255, R01GM123055, R35GM124952; National Natural Science Foundation of China, Grant/Award Number: 31670724; National Research Foundation of Korea, Grant/Award Number: 2016M3C4A7952630; National Science Foundation, Grant/Award Number: DBI1565107; Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek, Grant/Award Number: 718.015.001; Spanish >Programma Estatal I+D+i>, Grant/Award Number: BIO2016‐79930‐R; University Parthenope, Grant/Award Number: Finanziamento per il Sostegno alla Ricerca Individ; Wellcome Trust, Grant/Award Number: FC001003
Published: 2019

49. Overview of the regulatory network of plant seed development (SeeDev) task at the BioNLP shared task 2016

Author: Estelle Chaix, Bertrand Dubreucq, Abdelhak Fatihi, Dialekti Valsamou, Robert Bossy, Mouhamadou Ba, Louise Deleger, Pierre Zweigenbaum, Philippe Bessieres, Loic Lepiniec, Claire Nédellec, Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Jean-Pierre Bourgin (IJPB), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Lidex CDS & IMSV, European Project: 654021, Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), and Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE)
Subjects: plant biology, BioNLP, Vegetal Biology, Information extraction, Arabidopsis Thaliana, text-mining, Molecular, corpus, Intelligence artificielle, Shared task, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], F-score, Artificial Intelligence, plant development, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Biologie végétale
Abstract: This paper presents the SeeDev Task of the BioNLP Shared Task 2016. The purpose of the SeeDev Task is the extraction from scientific articles of the descriptions of genetic and molecular mechanisms involved in seed development of the model plant, Arabidopsis thaliana. The SeeDev task consists in the extraction of many different event types that involve a wide range of entity types so that they accurately reflect the complexity of the biological mechanisms. The corpus is composed of paragraphs selected from the full-texts of relevant scientific articles. In this paper, we describe the organization of the SeeDev task, the corpus characteristics, and the metrics used for the evaluation of participant systems. We analyze and discuss the final results of the seven participant systems to the test. The best F-score is 0.432, which is similar to the scores achieved in similar tasks on molecular biology.
Published: 2016

50. Two spinning ways for precession dynamo

Author: Caroline Nore, J. Léorat, Jean-Luc Guermond, Loic Cappanera, Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (LIMSI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Université Paris-Saclay-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Saclay (COmUE), Laboratoire Univers et Théories (LUTH (UMR_8102)), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de Paris, PSL Research University (PSL)-PSL Research University (PSL)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris Saclay (COmUE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université - UFR d'Ingénierie (UFR 919), Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Université Paris-Saclay-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)
Subjects: Physics, [PHYS]Physics [physics], Condensed matter physics, Reynolds number, 01 natural sciences, Symmetry (physics), 010305 fluids & plasmas, Magnetic field, Physics::Fluid Dynamics, Dipole, symbols.namesake, Physics::Space Physics, 0103 physical sciences, Precession, symbols, Cylinder, Condensed Matter::Strongly Correlated Electrons, 010306 general physics, [PHYS.ASTR]Physics [physics]/Astrophysics [astro-ph], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Dynamo, Spin-½
Abstract: It is numerically demonstrated by means of a magnetohydrodynamic code that precession can trigger dynamo action in a cylindrical container. Fixing the angle between the spin and the precession axis to be 1/2π, two limit configurations of the spinning axis are explored: either the symmetry axis of the cylinder is parallel to the spin axis (this configuration is henceforth referred to as the axial spin case), or it is perpendicular to the spin axis (this configuration is referred to as the equatorial spin case). In both cases, the centro-symmetry of the flow breaks when the kinetic Reynolds number increases. Equatorial spinning is found to be more efficient in breaking the centro-symmetry of the flow. In both cases, the average flow in the reference frame of the mantle converges to a counter-rotation with respect to the spin axis as the Reynolds number grows. We find a scaling law for the average kinetic energy in term of the Reynolds number in the axial spin case. In the equatorial spin case, the unsteady asymmetric flow is shown to be capable of sustaining dynamo action in the linear and nonlinear regimes. The magnetic field is mainly dipolar in the equatorial spin case, while it is is mainly quadrupolar in the axial spin case.
Published: 2016

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