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  • Soutenance de thèse
    Modélisation d'expertise scientifique pour la constitution de comités de programme

    Hong Diep TRAN - Equipe IRIS - IRIT

    Mardi 19 Décembre 2017, 13h30
    UT3 Paul Sabatier, IRIT, Auditorium J. Herbrand
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  • Soutenance de thèse
    Apprentissage en ligne de signatures audiovisuelles pour la reconnaissance et le suivi de personnes au sein d'un réseau de capteurs ambiants
    Online learning of audiovisual signatures for people recognition and tracking within a network of ambient sensors

    François-Xavier DECROIX - Equipe SAMOVA - IRIT

    Mercredi 20 Décembre 2017, 10h30
    UT3 Paul Sabatier, IRIT, Auditorium J. Herbrand
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  • Séminaire
    Novel Importance Sampling Techniques for Bayesian Inference

    Victor ELVIRA - CRIStAL, Lille (France)

    Jeudi 11 Janvier 2018, 16h30 - 18h00
    INP-ENSEEIHT, Salle des thèses
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  • Congrès
    BIR 2018 : 7th International Workshop on Bibliometric-enhanced Information Retrieval (co-located ECIR 2018)

    Lundi 26 Mars 2018
    Grenoble
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Les anciennes Une de l'IRIT

À la une

30 novembre 2017

Une animation d’objets 3D qui ne fait pas un pli (ou les fait bien) !

L’équipe STORM (Structural Models and Tools in Computer Graphics) de l’IRIT, en collaboration avec l’Université de Victoria (Canada) et le Centre National de Recherche italien, présentera à la conférence SIGGRAPH Asia 2017 une nouvelle méthode pour mieux gérer les jonctions entre plusieurs parties animées d’une forme géométrique 3D. Plus d’infos sur cette avancée théorique significative sur le site INS2I-CNRS

et sur cette vidéo :

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30 novembre 2017

Prix du meilleur papier sur ACLing 2017

Félicitations à Jihen KAROUI, doctorante en co-tutelle au sein de l’équipe MELODI de l’IRIT et du groupe de recherche ANLP (Arabic Natural Language Processing Group) du laboratoire MIRACL (Sfax, Tunisie), pour son prix du meilleur papier à la 3e édition de la conférence internationale ACLing 2017.

Cet article présente une méthode d’apprentissage supervisée pour la détection de l’ironie dans les tweets arabes. Un classificateur binaire utilise quatre groupes de caractéristiques dont l’efficacité a été prouvée empiriquement dans d’autres langues telles que le français, l’anglais, l’italien, le néerlandais et le japonais. Nos premiers résultats sont encourageants et montrent que ces caractéristiques en l’état, peuvent être appliquées avec succès à la langue arabe avec une précision de 72,76%.

Ref : Jihen Karoui, Farah Benamara Zitoune et Véronique Moriceau, « SOUKHRIA : Towards an Irony Detection System for Arabic in Social Media », 3rd International Conference on Arabic Computational Linguistics, ACLing 2017, 5-6 November 2017, Dubai, United Arab Emirates.

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À noter

 

Le journal Noir sur Blanc

Actualité de l’IRIT, publication FluidBook en 2016

Revue de presse web

concernant l’IRIT, via