Study of attention mechanisms for computational models of cohesion
Siboyabasore, Cédric
Promoteur(s) : Ittoo, Ashwin
Date de soutenance : 26-jui-2023/27-jui-2023 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/16806
Détails
Titre : | Study of attention mechanisms for computational models of cohesion |
Titre traduit : | [fr] Étude de mécanismes d'attentions pour des modèles computationnelles de la cohésion |
Auteur : | Siboyabasore, Cédric |
Date de soutenance : | 26-jui-2023/27-jui-2023 |
Promoteur(s) : | Ittoo, Ashwin |
Membre(s) du jury : | Geurts, Pierre
Debruyne, Christophe |
Langue : | Anglais |
Nombre de pages : | 70 |
Mots-clés : | [en] Natural Language Processing [en] Attention [en] Groups |
Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Sciences informatiques |
Centre(s) de recherche : | Télécom Paris |
Public cible : | Chercheurs Etudiants |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Diplôme : | Master en ingénieur civil en informatique, à finalité spécialisée en "intelligent systems" |
Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[fr] Social Signal Processing is a new interdisciplinary domain of research whose end goal is to equip
machines with social intelligence, a facet of intelligence only known to mankind. As life happens
in groups, it is essential that machines understand how human groups function to be able to
collaborate with them in the future. One important aspect of group life is group cohesion. In
the social sciences literature, several definitions of cohesion exist. In our work, we use Severt and
Estrada’s integrative framework of cohesion. Recently, Maman et al. developed a computational
model of cohesion called fItG that automatically predict the dynamics of cohesion. However, this
model uses all interaction timestamps equally, without dynamically giving each of them a certain
importance.
In this work, we develop attention-based versions of fItG. We compare their performances with the
original fItG model through permutation tests of their F1-scores
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