Elena Mugellini
Elena is Professor at the Information and Communication Department of the University of Applied Sciences of Western Switzerland, Fribourg (EIA-FR). Elena is the leader of HumanTech Institute, former MISG research group. She is also member of the Telematics Technology Laboratory at the University of Florence.
i-BEAT Industrial project (Mandate)
01.10.2020A website designed for online treatment program for the therapy of binge eating disorders.
More informationStudent(s): Charles PerriardRISC Industrial project (Mandate)
01.10.2020Quality evaluation of websites concerning cancer
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NLU on the edge Bachelor project
31.08.2020La société Deeplink est une startup d’intelligence artificielle spécialisée dans la technologie "chatbot". Cette entreprise utilise beaucoup le NLU (Natural Language Understanding) pour déterminer l’intention de l’utilisateur lorsqu’il communique avec le "chatbot". Actuellement la solution NLU est hébergée sur un serveur dédié et les échanges entre celle-ci et le client se font par requêtes http.
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L’idée de ce projet consiste à faire tourner directement la solution NLU sur le navigateur du client. Avec une idée pareille, on assure qu’aucune requête contenant des données sensibles ne soit envoyée vers un serveur externe puisque l’inférence du modèle se fait sur le navigateur. En plus d’assurer une confidentialité bien plus sécurisée, si on déplace l’inférence du modèle on devrait obtenir de meilleure performance en termes de latence, d’extensibilité et on pourrait dans le futur développer des modèles personnaliser pour chaque personne.Student(s): Nicolas Crausaz
Norovirus outbreak detection using tweets Internship project
28.08.2020A norovirus outbreak happened in France and was caused by raw shellfish and oysters. Switzerland, Sweden, Italy and the Netherlands have all also reported outbreaks linked to live oysters from France. Symptoms such as diarrhea, vomiting and incubation times, are consistent with norovirus or other enteric virus infections.
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The number of people in France who have become ill after eating contaminated raw shellfish has jumped to more than 1,000. The outbreak has spurred international product recalls and many medias have talked about the Norovirus epidemic.
Social media services such as Twitter are valuable sources of information for surveillance systems. A digital syndromic surveillance system has several advantages including its ability to overcome the problem of time delay in traditional surveillance systems.
In this project, a Twitter-based data analysis system was developed to analyze the textual content of a set of tweets and see if there are any evidence of the Norovirus outbreak in France or Switzerland.Student(s): Jean Khoury
Deep understanding of written user query Semester project
10.06.2020More informationThis project lies in the context of a collaboration between the HumanTech Institute and Kare Knowledgeware. Kare’s product is an automated knowledge retrieval conversational tool. The goal of the collaboration is to enhance the customer experience by adding empathy into the system. Empathy is possible by following two steps, first understanding the user intention, and second answering him accordingly.
The main objective is to develop a tool that will allow a user to extract useful information about his query: intent (informational vs emotional), sentiment (happy, upset). A user query enters the system, and this same query exits the system with annotations.
To achieve this goal, a system must be developed. This system has to:
1. Extract the intent from the query
2. Extract the emotion from the queryThe current solution meets the initial objective. The intent classification model reaches 85% accuracy. The deep learning model for the emotion detection reaches 80% accuracy and the more simple model using hand-crafted features for the emotion detection reaches 60% accuracy, both on a problem consisting of 4 emotions so 4 classes: joy, anger, fear, sadness. Kare Knowledgeware can try these models on their data and see how the model performs. Hopefully, the models will perform well on their data too and they can work on answering user queries with more empathy.
Student(s): Samuel TorcheSupervisor(s): Jacky Casas, Elena Mugellini
Integrated NLP Pipeline Master project
05.06.2020More informationThe issue of the structuration of textual data is very paramount in today’s technological reality. Textual data is a part of our daily life, we emit it, text it, tweet it, and receive it in huge bulks regularly, making the realm of data largely dependent on textual content that is highly unstructured by nature and unexploitable. In a world where Machine Learning, Big Data, and smart assistants are becoming the trend, companies are relying on these concepts to flourish their businesses. Therefore, the need for a platform permitting textual analytics techniques for all, becomes essential. This is where Wisely comes in handy. In a nutshell, Wisely provides two of the most used branches of Natural Language Processing: Named Entity Recognition and Natural Language Understanding. Using our platform, a non-technical user can import their own dataset, do the wanted treatments and export the results for future usages. This report has the intention of helping you get a better understanding of how Wisely works by giving you its implementation details from all the aspects.
Student(s): Cheryl Sarrouh, Toufic Yammine
Multilingual Appointment Chatbot Semester project
15.05.2020More informationMultilingual Appointment Chatbot is a project in collaboration with a Swiss startup called Deeplink specialized in chatbot technologies. For one of their customers, Deeplink requires a chatbot being able to detect if there is a time and a date in a text message sent by a human to the bot and to respond with a proper answer. This chatbot will be used in order to take appointment with customers.
The goal of the project is to compare several popular Natural Language Processing al- gorithms with text in French translated by a translation service. After testing those algorithms, a scoreboard will be made with specific criteria to find the best viable solu- tion.
After that, it is planned to create a Telegram bot in order to interact with the com- pany schedule and the customer.
Student(s): Luke Perrottet
Movie Dialog bot Semester project
15.05.2020Nombreux sont les bots qui lorsqu’ils ne comprennent pas l’utilisateur (la phrase, l’intention) répondent par la phrase bateau “Could you rephrase, I don’t understand”. Cela peut vite deve- nir ennuyant pour l’utilisateur.
More informationC’est là qu’intervient l’idée folle du projet Movie Dialog Bot. Afin de garder l’utilisateur captivé, le bot doit lui répondre par un message divertissant. L’idée est justement d’afficher à l’utilisa- teur une célèbre citation de film avec en plus, les informations concernant l’acteur, le caractère et le nom du film. La citation n’est pas affichée au hasard ! C’est à l’aide du machine learning qu’on va définir la meilleure citation à afficher en fonction de la phrase envoyée par l’utilisateur.
Student(s): Nicolas CrausazBombusCar II Semester project
13.05.2020Le coût environnemental et sociétal de la logistique traditionnelle, basée sur le modèle « Hub and spoke », est de plus en plus défavorable. La digitalisation permet de nouvelles approches qui ont montré leur efficacité dans le transport de personne (p.ex. BlaBlaCar) mais il reste une opportunité à saisir dans le domaine du transport de marchandises.
More informationStudent(s): Quentin Seydoux34 match II Semester project
13.05.2020More informationLa collecte de cellules souches de cordon ombilical est précieuse. Elles permettent de traiter plu- sieurs maladies du sang, comme la leucémie, mais manque de moyens partout dans le monde. Que cela concerne un usage interne à sa famille ou un don à la collectivité, ces cellules sont souvent jetées faute d’argent pour les recueillir.
Student(s): Dorian SaudanApplication mobile pour augmenter l’attention des conducteurs des futures voitures semi-autonomes Semester project
13.05.2020L’objectif principal de ce projet est d’améliorer l’application existante en apportant des idées créatives pour augmenter l’attention du conducteur et pour que l’application reste attrayante et convient tout à fait aux besoins du client. Pour y parvenir, des analyses ont été faites sur l’outil de développement, l’application existante et les propositions d’amélioration se basant sur des études sûres. Deux prototypes ont été décidés en conséquence.
Le premier se base sur un nouveau mode de l’application (avec une interface améliorée) qui est l’overlay. Le second se repose sur un jeu de reflexe qui va rendre le conducteur plus éveillé avant qu’il doive reprendre le contrôle. Ces deux prototypes ont pu être été réalisés grâce à notre analyse, conception et surtout grâce aux tests que nous avons faits.
More informationStudent(s): Yulia Termkhitarova, Samoelina Hana RanaivoSupervisor(s): Elena Mugellini, Marine CapalleraDriveSim : Création d'un scénario urbain pour un simulateur de conduite semi-autonome Semester project
05.02.2020Création d'un scénario pour simulateur de conduite semi-autonome
More informationStudent(s): Gaëtan Spada, Mickael ReynaudSupervisor(s): Omar Abou Khaled, Elena Mugellini, Leonardo Angelini, Marine Capallera, Quentin Meteier
Détection des émotions via les micro-expressions pour réduire le stress Master project
30.09.2019L'objectif du projet est de détecter les émotions induites par le stress à travers les micro-expressions révélées par le visage humain, dans le but de réduire le stress dans la vie quotidienne. Par ailleurs, cette étude développe un logiciel informatique capable de réagir en fonction de l'état affectif de l'utilisateur et de prendre des décisions intelligentes basées sur des indices non verbaux.
More informationStudent(s): Wendy Mikhael El MurrChat conversation analysis Bachelor project
02.09.2019Privacy is a widely publicized topic. Personal data are scattered everywhere, often in possession of big companies like Google and Facebook. Messaging applications are particularly affected as we communicate on a daily basis with our loved ones through these applications.
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The main objective is to develop a tool that will allow an user to fetch the important data from his conversations, like the locations mentioned, the list of people with whom the person discusses the most, the emotions, the personality, etc.Student(s): Samuel Torche
Virtual Reality in Art Internship project
30.08.2019Ce projet, en collabaration avec Monsieur Hafis Bertschinger, implémente la réalité virtuelle dans un musée virtuel représentant la Phénicie.
More informationStudent(s): Chris Lteif
