Régularisation spatiale de représentations distribuées de mots

Abstract

Stimulée par l’usage intensif des téléphones mobiles, l’exploitation conjointe des don-nées textuelles et des données spatiales présentes dans les objets spatio-textuels (p. ex. tweets)est devenue la pierre angulaire à de nombreuses applications comme la recherche de lieux d’attraction. Du point de vue scientifique, ces tâches reposent de façon critique sur la représentation d’objets spatiaux et la définition de fonctions d’appariement entre ces objets. Dans cet article,nous nous intéressons au problème de représentation de ces objets. Plus spécifiquement, confortés par le succès des représentations distribuées basées sur les approches neuronales, nous proposons de régulariser les représentations distribuées de mots (c.-à-d. plongements lexicaux ou word embeddings), pouvant être combinées pour construire des représentations d’objets,grâce à leurs répartitions spatiales. L’objectif sous-jacent est de révéler d’éventuelles relations sémantiques locales entre mots ainsi que la multiplicité des sens d’un même mot. Les expérimentations basées sur une tâche de recherche d’information qui consiste à retourner le lieu physique faisant l’objet (sujet) d’un géo-texte montrent que l’intégration notre méthode de régularisation spatiale de représentations distribuées de mots dans un modèle d’appariement de base permet d’obtenir des améliorations significatives par rapport aux modèles de référence