These: Tonio Wandmacher, Prediction de mots adaptative pour l'aide a la communication pour personnes handicapees

[Thierry Hamon]

Date: Mon, 13 Oct 2008 09:53:27 +0200
From: Tonio Wandmacher <tonio.wandmacher at univ-tours.fr>
Message-ID: <48F2FE77.40702 at univ-tours.fr>


Bonjour,

J'ai le grand plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse qui se 
tiendra le 22 octobre à 14h au Laboratoire d'Informatique de 
l'Université Francois Rabelais de Tours (Centre universitaire de Blois, 
3 place Jean Jaurès, salle 209) ainsi qu'au pot qui suivra. Cette thèse 
a été préparée en co-tutelle avec le Seminar für Sprachwissenschaft, 
Eberhard Karls Universität Tübingen, Allemagne.

Titre du mémoire : Adaptive word prediction and its application in an 
assistive communication system
(Prédiction de mots adaptative pour l'aide à la communication pour 
personnes handicapées)

Jury :
- Jean-Yves ANTOINE, Professeur, Université de Tours (Directeur de thèse 
français)
- Frédéric BECHET, Maître de Conférences (HDR), Université d'Avignon 
(Rapporteur)
- Béatrice DAILLE, Professeur, Université de Nantes (Rapporteur)
- Stefan LANGER, Privatdozent (HDR), Université de Munich (Rapporteur)
- Denis MAUREL, Professeur, Université de Tours (Président du jury)
- Detmar MEURERS, Professeur, Université de Tübingen (Rapporteur)
- Uwe MÖNNICH, Professeur, Université de Tübingen (Directeur de thèse 
allemand)

Résumé :

Ce travail étudie les capacités de méthodes d’adaptation pour la
prédiction de mots, une stratégie importante dans le contexte de
l’aide à la communication pour personnes handicapées. Notre première
partie présente le domaine de la communication assistée et de la
prédiction de mots. Dans ce cadre, nous avons abordé en particulier
les modèles de langage stochastiques, qui se sont avérés très
appropriés dans le contexte de la prédiction.

Ensuite, nous avons étudié deux groupes d’approches adaptatives. Le
premier groupe de méthodes traite de l’adaptation aux préférences
lexicales et syntaxiques de l’utilisateur d’un système de
communication assistée. Au sein de ce groupe de méthodes, nous avons
étudié le modèle cache, le lexique auto-adaptatif et le modèle
d’utilisateur dynamique (MUD), intégrant toute saisie de
l’utilisateur.

Le deuxième groupe de méthodes rassemble des approches qui ont pour
objectif d’exploiter le contexte sémantique. Dans ce contexte, nous
avons en particulier étudié l’analyse sémantique latente (LSA), un
modèle vectoriel qui se base sur les propriétés distributionnelles
d’unités lexicales. Cependant, l’intégration de l’information
sémantique dans le modèle de prédiction général présente un aspect
difficile. Pour cette raison, nous avons développé et évalué plusieurs
possibilités d’intégration.

Dans la dernière partie du mémoire, nous présentons un système d’aide
à la communication, dans lequel nous avons implémenté les méthodes
d’adaptation les plus prometteuses. Après une description de
l’interface utilisateur ainsi que des composants de communication
améliorée, nous avons exposé quelques expériences réalisées avec ce
système, qui est utilisé depuis plusieurs années dans un centre de
rééducation fonctionnelle.

Les personnes intéressées peuvent me contacter pour recevoir une
version électronique de mon mémoire.

Tonio Wandmacher

Summary :

The present work investigates the capacities of adaptive methods for
word prediction, which represents a central strategy in the context of
alternative and augmentative communication (AAC) for speech- and
motion-impaired persons.

First an introduction to the respective research fields of AAC and
word prediction is given. Here we address in particular stochastic
language models, which have been shown to be very appropriate for the
task of prediction. We then explore two major classes of adaptive
methods: In a first part we consider strategies enabling to adapt to
the lexical and syntactic preferences of the user of an AAC
system. Here we investigate the recency promotion or cache model, an
auto-adaptive user lexicon and the dynamic user model (DUM), which
integrates every input of the user.

The second class of methods aims to adapt to the semantic or topical
context. Here we focus in particular on Latent Semantic Analysis
(LSA), a vectorial model establishing semantic similarity from
distributional properties of lexical units in large corpora. A
difficult aspect however arises from the integration of LSA-based
information to the general prediction model; for this reason we
discuss and evaluate here several integration methods.

In the last part of this work an assistive communication system is
presented that implements the most successful of the previously
investigated adaptation methods. After a description of the user
interface as well as the communication enhancing components we report
results from the application of this system in a rehabilitation
center, where it has been in use for several years.


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