SINr: fast computing of Sparse Interpretable Node Representations is not a sin!

Séminaire de Thibault Prouteau, Doctorant au LIUM   Date: 19/04/2021 Heure: 11h00 Lieu: visioconférence Intervenant: Thibault Prouteau   SINr: fast computing of Sparse Interpretable Node Representations is not a sin!   While graph embedding aims at learning low-dimensional representations of nodes encompassing the graph topology, word embedding focus on learning word vectors that encode semantic […]

MiniBERT: a simple and explainable BERT model

Séminaire de Gaëtan Caillaut, Post-Doctorant au LIUM   Date: 12/03/2021 Heure: 11h00 Lieu: visioconférence Intervenant: Gaëtan Caillaut   MiniBERT: a simple and explainable BERT model   As part of the PolysEmY project, we work with the SNCF (French railway company) to produce “polysemic-aware” word embeddings. Documents provided by the SNCF are written in technical vocabulary, […]

Approches de transfert en traduction automatique neuronale

Séminaire d’Adrien Bardet, Doctorant au LIUM, équipe LST   Date: 19/02/2021 Heure: 11h00 Lieu: visioconférence Intervenant: Adrien Bardet   Approches de transfert en traduction automatique neuronale   La traduction automatique utilisant peu de données mène à de faibles performances. L’utilisation de systèmes multilingues est une solution pour répondre à ce problème. Les systèmes de traduction […]

Les learning analytics seraient-elles promises à l’échec ?

Séminaire de Rémi Venant, Maître de conférence au LIUM, équipe IEIAH   Date: 22/01/2021 Heure: 11h00 Lieu: visioconférence Intervenant: Rémi Venant   Les learning analytics seraient-elles promises à l’échec ?   les learning analytics (LA) connaissent un développement croissant, et suite à la pandémie de COVID-19 et la mise en place forcée d’enseignement à distance […]