Modèle flexible pour la Recherche d'Information dans des corpus de documents semi-structurés

Structural information contained in semi-structured documents can be used to focus on relevant information. The aim of Information Retrieval System is then to retrieve relevant information units instead of whole documents. We propose here the XFIRM model (XML Flexible Information Retrieval model), which is based on: (i) a generic data representation model, allowing the modelling of documents having heterogeneous structures; (ii) a flexible query language that allows the expression of users needs according to many precision degrees, by expressing (or not) conditions on the documents structure; (iii) a retrieval model based on a relevance propagation method, which aims at finding the most exhaustive and specific information units answering the query. The interest of our propositions has been shown thanks to the prototype we developedLa nature de sources d'information évolue, et les documents numériques traditionnels plats ne contenant que du texte s'enrichissent d'information structurelle et multimédia. Cette évolution est accélérée par l'expansion du Web, et les documents semi-structurés de type XML (eXtensible Markup Language) tendent à former la majorité des documents numériques mis à disposition des utilisateurs. Le développement d'outils automatisés permettant un accès efficace à ce nouveau type d'information numérique apparaît comme une nécessité. Afin de valoriser au mieux l'ensemble des informations disponibles, les méthodes existantes de Recherche d'Information (RI) doivent être adaptées. L'information structurelle des documents peut en effet servir à affiner le concept de granule documentaire. Le but pour les Systèmes de Recherche d'Information (SRI) est alors de retrouver des unités d'information (et non plus de documents) pertinentes à des requêtes utilisateur. Afin de répondre à cette problématique fondamentale, de nouveaux modèles prenant en compte l'information structurelle des documents, tant au niveau de l'indexation, de l'interrogation que de la recherche doivent être construits. L'objectif de nos travaux est de proposer un modèle permettant d'effectuer des recherches flexibles dans des corpus de document semi-structurés. Ceci nous a conduit à proposer le modèle XFIRM (XML Flexible Information Retrieval Model ) reposant sur : (i) Un modèle de représentation des données générique, permettant de modéliser des documents possédant des structures différentes ; (ii) Un langage de requête flexible, permettant à l'utilisateur d'exprimer son besoin selon divers degrés de précision, en exprimant ou non des conditions sur la structure des documents ; (iii) Un modèle de recherche basée sur une méthode de propagation de la pertinence. Ce modèle a pour but de trouver les unités d'information les plus exhaustives et spécifiques répondant à une requête utilisateur, que celle-ci contienne ou non des conditions de structure. Les documents semi-structurés peuvent être représentés sous forme arborescente, et le but est alors de trouver les sous-arbres de taille minimale répondant à la requête. Les recherches sur le contenu seul des documents sont effectuées en prenant en compte les importances diverses des feuilles des sous-arbres, et en plaçant ces derniers dans leur contexte, c'est à dire, en tenant compte de la pertinence du document. Les recherches portant à la fois sur le contenu et la structure des documents sont effectuées grâce à plusieurs propagations de pertinence dans l'arbre du document, et ce afin d'effectuer une correspondance vague entre l'arbre du document et l'arbre de la requête. L'évaluation de notre modèle, grâce au prototype que nous avons développé, montre l'intérêt de nos propositions, que ce soit pour effectuer des recherches sur le contenu seul des documents que sur le contenu et la structure

Informer sans s'engager : variations de prise en charge énonciative dans les sujets d'actualité

article achevéLa possibilité de faire varier la prise en charge énonciative au sein d'un même discours permet aux auteurs de sujets d'actualité d'informer sans s'engager sur la véracité de leurs propos, voir même de faire figurer dans un même article des informations contradictoires. Nous proposons dans cet article un cadre méthodologique pour repérer et représenter la dynamique textuelle liée à la notion de prise en charge énonciative sous forme de graphe. La profondeur du graphe associé à un texte rend alors compte de la complexité des mécanismes de variations de prise en charge. L'objectif de cette approche, directement implémentable, est de faire émerger automatiquement d'un corpus les textes sujets à controverses

Un modèle de recherche d'information agrégée basée sur les réseaux bayésiens dans des documents semi-structurés

Nous proposons un modèle de recherche d'information basé sur les réseaux bayésiens. Dans ce modèle, la requête de l'utilisateur déclenche un processus de propagation pour sélectionner les éléments pertinents. Dans notre modèle, nous cherchons à renvoyer à l'utilisateur un agrégat au lieu d'une liste d'éléments. En fait, l'agrégat formulé à partir d'un document est considéré comme étant un ensemble d'éléments ou une unité d'information (portion d'un document) qui répond le mieux à la requête de l'utilisateur. Cet agrégat doit répondre à trois aspects à savoir la pertinence, la non-redondance et la complémentarité pour qu'il soit qualifié comme une réponse à cette requête. L'utilité des agrégats retournés est qu'ils donnent à l'utilisateur un aperçu sur le contenu informationnel de cette requête dans la collection de documents. Afin de valider notre modèle, nous l'avons évalué dans le cadre de la campagne d'évaluation INEX 2009 (utilisant plus que 2 666 000 documents XML de l'encyclopédie en ligne Wikipédia). Les expérimentations montrent l'intérêt de cette approche en mettant en évidence l'impact de l'agrégation de tels éléments.The work described in this thesis are concerned with the aggregated search on XML elements. We propose new approaches to aggregating and pruning using different sources of evidence (content and structure). We propose a model based on Bayesian networks. The dependency relationships between query-terms and terms-elements are quantified by probability measures. In this model, the user's query triggers a propagation process to find XML elements. In our model, we search to return to the user an aggregate instead of a list of XML elements. In fact, the aggregate made from a document is considered an information unit (or a portion of this document) that best meets the user's query. This aggregate must meet three aspects namely relevance, non-redundancy and complementarity in order to answer the query. The value returned aggregates is that they give the user an overview of the information need in the collection

Projet DaFOE4App D IFFERENTIAL AND FORMAL ONTOLOGIES EDITOR FOR APPLICATIONS Dossier A.1 / Document A.1.1 Cahier des charges scientifique et technique de la plateforme DaFOE Spécifications

Dossier A.1 / Document A.1.1 SpécificationsLe document présente les spécifications générales de la plateforme Dafoe4App

SARIPOD : Système multi-Agent de Recherche Intelligente POssibiliste de Documents Web

La présente thèse de doctorat en informatique propose un modèle pour une recherche d'information intelligente possibiliste des documents Web et son implémentation. Ce modèle est à base de deux Réseaux Petits Mondes Hiérarchiques (RPMH) et d'un Réseau Possibiliste (RP) : Le premier RPMH consiste à structurer les documents retrouvés en zones denses de pages Web thématiquement liées les unes aux autres. Nous faisons ainsi apparaître des nuages denses de pages qui traitent d'un sujet et des sujets connexes (assez similaires sémantiquement) et qui répondent toutes fortement à une requête. Le second RPMH est celui qui consiste à ne pas prendre les mots-clés tels quels mais à considérer une requête comme multiple en ce sens qu'on ne cherche pas seulement le mot-clé dans les pages Web mais aussi les substantifs qui lui sont sémantiquement proches. Les Réseaux Possibilistes combinent les deux RPMH afin d'organiser les documents recherchés selon les préférences de l'utilisateur. En effet, l'originalité du modèle proposé se décline selon les trois volets suivants qui synthétisent nos contributions. Le premier volet s'intéresse au processus itératif de la reformulation sémantique de requêtes. Cette technique est à base de relations de dépendance entre les termes de la requête. Nous évaluons notamment les proximités des mots du dictionnaire français « Le Grand Robert » par rapport aux termes de la requête. Ces proximités sont calculées par le biais de notre approche de recherche des composantes de sens dans un RPMH de dictionnaire de mots par application d'une méthode basée sur le dénombrement des circuits dans le réseau. En fait, l'utilisateur du système proposé choisit le nombre de mots sémantiquement proches qu'il désire ajouter à chaque terme de sa requête originelle pour construire sa requête reformulée sémantiquement. Cette dernière représente la première partie de son profil qu'il propose au système. La seconde partie de son profil est constituée des choix des coefficients de pertinence possibilistes affectés aux entités logiques des documents de la collection. Ainsi, notre système tient compte des profils dynamiques des utilisateurs au fur et à mesure que ces derniers utilisent le système. Ce dernier est caractérisé par son intelligence, son adaptativité, sa flexibilité et sa dynamicité. Le second volet consiste à proposer des relations de dépendance entre les documents recherchés dans un cadre ordinal. Ces relations de dépendance entre ces documents traduisent les liens sémantiques ou statistiques évaluant les distributions des termes communs à des paires ou ensembles de documents. Afin de quantifier ces relations, nous nous sommes basés sur les calculs des proximités entres ces documents par application d'une méthode de dénombrement de circuits dans le RPMH de pages Web. En effet, les documents peuvent ainsi être regroupés dans des classes communes (groupes de documents thématiquement proches). Le troisième volet concerne la définition des relations de dépendance, entre les termes de la requête et les documents recherchés, dans un cadre qualitatif. Les valeurs affectées à ces relations traduisent des ordres partiels de préférence. En fait, la théorie des possibilités offre deux cadres de travail : le cadre qualitatif ou ordinal et le cadre quantitatif. Nous avons proposé notre modèle dans un cadre ordinal. Ainsi, des préférences entre les termes de la requête se sont ajoutées à notre modèle de base. Ces préférences permettent de restituer des documents classés par préférence de pertinence. Nous avons mesuré aussi l'apport de ces facteurs de préférence dans l'augmentation des scores de pertinence des documents contenant ces termes dans le but de pénaliser les scores de pertinence des documents ne les contenant pas. Pour la mise en place de ce modèle nous avons choisi les systèmes multi-agents. L'avantage de l'architecture que nous proposons est qu'elle offre un cadre pour une collaboration entre les différents acteurs et la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités du système de recherche d'information (SRI). L'architecture s'accorde parfaitement avec le caractère intelligent possibiliste et permet de bénéficier des capacités de synergie inhérente entre les différentes composantes du modèle proposé. Dans le présent travail, nous avons donc pu mettre en exergue à travers les expérimentations effectuées l'intérêt de faire combiner les deux RPMH via un réseau possibiliste dans un SRI, ce qui permet d'enrichir le niveau d'exploration d'une collection. Ce dernier n'est pas limité aux documents mais l'étend en considérant les requêtes. En effet, la phase de reformulation sémantique de requête permet à l'utilisateur de profiter des autres documents correspondants aux termes sémantiquement proches des termes de la requête originelle. Ces documents peuvent exister dans d'autres classes des thèmes. En conséquence, une reclassification proposée par le système s'avère pertinente afin d'adapter les résultats d'une requête aux nouveaux besoins des utilisateurs. ABSTRACT : This Ph.D. thesis proposes a new model for a multiagent possibilistic Web information retrieval and its implementation. This model is based on two Hierarchical Small-Worlds (HSW) Networks and a Possibilistic Networks (PN): The first HSW consists in structuring the founded documents in dense zones of Web pages which strongly depend on each other. We thus reveal dense clouds of pages which "speak" more or less about the same subject and related subjects (semantically similar) and which all strongly answer user's query. The second HSW consists in considering the query as multiple in the sense that we don't seek only the keyword in the Web pages but also its semantically close substantives. The PN generates the mixing of these two HSW in order to organize the searched documents according to user's preferences. Indeed, the originality of the suggested model is declined according to three following shutters' which synthesize our contributions. The first shutter is interested in the iterative process of query semantic reformulation. This technique is based on relationship dependence between query's terms. We evaluate in particular the semantics proximities between the words of the French dictionary "Le Grand Robert" and query's terms. These proximities are calculated via our approach of research of the semantics components in the HSW of dictionary of words by application of our method of enumeration of circuits in the HSW of dictionary. In fact, the user of the suggested system chooses the number of close words that he desire to add to each word of his initial query to build his semantically reformulated query. This one represents the first part of user's profile which he proposes to the system. The second part of its profile makes up of its choices of the coefficients of relevance possibilistic of the logical entities of the documents of the collection. Thus, our system takes account of the dynamic profiles of its users progressively they use the system, which proves its intelligence, its adaptability, its flexibility and its dynamicity. The second shutter consists in proposing relationship dependence between documents of the collection within an ordinal framework. These relationships dependence between these documents represent the semantic or statistical links evaluating the distributions of the general terms to pairs or sets of documents.  In order to quantify these relationships, we are based on the calculations of the proximities between these documents by application of a method enumerating of circuits in the HSW of Web pages. Indeed, the documents can thus be clustered in common classes (groups of close documents). The third shutter is related to the definition of the relationships dependence between query's terms and documents of the collection, within a qualitative framework. The assigned values to these relations translate preferably partial orders. In fact, possibilistic theory offers two working frameworks:  the qualitative or ordinal framework and the numerical framework.  We proposed our model within an ordinal framework. Thus, we add to our basic model preferences between query's terms. These preferences make it possible to restore documents classified by relevance's preference. We also measured the contribution of these preferably factors in the increase of the relevance's scores of  documents containing these terms with an aim of penalizing the relevance's scores of the documents not containing them. For the installation of this model we chose multiagent systems. The advantage of the proposed architecture is that it offers a framework for collaboration between the various actors and the implementation of all the functionalities of the information retrieval system. Architecture agrees perfectly with the possibilistic intelligent character and makes it possible to profit from the capacities of inherent synergy in the suggested model. We thus could put forward, through the carried out experiments, the goal of combining the two HSW via a possibilistic network in an information retrieval system, which makes it possible to enrich the exploration level of a collection. This exploration is not only limited to the documents but it extends by considering also the query. Indeed, the semantic query reformulation phase makes it possible to benefit user from other documents which contain some close terms of the initial query. These documents can exist in other topics classes. Consequently, a reclassification suggested by the system proves its relevance in order to adapt query's results to new user's needs

Exploitation des arbres fréquents de dépendance pour la représentation et la classifacation automatique de textes

L'intégration de l'information syntaxique dans la représentation vectorielle des documents s'est avérée une source d'amélioration de la performance des systèmes de classification automatique de documents textuels. Cette information est souvent représentée sous forme d'arbres de dépendance qui peuvent être générés automatiquement par un analyseur syntaxique de la langue naturelle. Dans ce travail, nous proposons un nouveau modèle de représentation des documents basée sur l'extraction des sous-arbres fréquents d'arbres de dépendance en utilisant l'algorithme de fouille d'arbres FREQT, que nous avons adapté à nos besoins. Dans ce modèle, un document est représenté par l'ensemble de ses phrases, et chaque phrase est représentée à l'aide d'un ensemble de sous-arbres fréquents. Afin d'appliquer efficacement cette représentation à la classification automatique non supervisée (ou clustering ) de documents, nous proposons une nouvelle mesure de similarité entre documents basée sur notre méthode de représentation. Ainsi, nous construisons un système de clustering de documents qui englobe notre méthode de représentation, notre mesure de similarité et l'algorithme de clustering hiérarchique par agglomération. Nous évaluons notre système sur des collections de textes bien connues dans la communauté de la classification de textes: la collection Reuters-21578, 20Newsgroups et OHSUMED. Nous montrons sur ces données que notre méthode améliore le clustering de documents. Nous présentons également une évaluation des approches existantes de représentation des documents

Système symbolique de création de résumés de mise à jour

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Architecture question-réponse pour l'automatisation des services d'information

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Vers une représentation du contexte thématique en Recherche d'Information

Quand des humains cherchent des informations au sein de bases de connaissancesou de collections de documents, ils utilisent un système de recherche d information(SRI) faisant office d interface. Les utilisateurs doivent alors transmettre au SRI unereprésentation de leur besoin d information afin que celui-ci puisse chercher des documentscontenant des informations pertinentes. De nos jours, la représentation du besoind information est constituée d un petit ensemble de mots-clés plus souvent connu sousla dénomination de requête . Or, quelques mots peuvent ne pas être suffisants pourreprésenter précisément et efficacement l état cognitif complet d un humain par rapportà son besoin d information initial. Sans une certaine forme de contexte thématiquecomplémentaire, le SRI peut ne pas renvoyer certains documents pertinents exprimantdes concepts n étant pas explicitement évoqués dans la requête.Dans cette thèse, nous explorons et proposons différentes méthodes statistiques, automatiqueset non supervisées pour la représentation du contexte thématique de larequête. Plus spécifiquement, nous cherchons à identifier les différents concepts implicitesd une requête formulée par un utilisateur sans qu aucune action de sa part nesoit nécessaire. Nous expérimentons pour cela l utilisation et la combinaison de différentessources d information générales représentant les grands types d informationauxquels nous sommes confrontés quotidiennement sur internet. Nous tirons égalementparti d algorithmes de modélisation thématique probabiliste (tels que l allocationde Dirichlet latente) dans le cadre d un retour de pertinence simulé. Nous proposonspar ailleurs une méthode permettant d estimer conjointement le nombre de conceptsimplicites d une requête ainsi que l ensemble de documents pseudo-pertinent le plusapproprié afin de modéliser ces concepts. Nous évaluons nos approches en utilisantquatre collections de test TREC de grande taille. En annexes, nous proposons égalementune approche de contextualisation de messages courts exploitant des méthodesde recherche d information et de résumé automatiqueWhen searching for information within knowledge bases or document collections,humans use an information retrieval system (IRS). So that it can retrieve documentscontaining relevant information, users have to provide the IRS with a representationof their information need. Nowadays, this representation of the information need iscomposed of a small set of keywords often referred to as the query . A few wordsmay however not be sufficient to accurately and effectively represent the complete cognitivestate of a human with respect to her initial information need. A query may notcontain sufficient information if the user is searching for some topic in which she is notconfident at all. Hence, without some kind of context, the IRS could simply miss somenuances or details that the user did not or could not provide in query.In this thesis, we explore and propose various statistic, automatic and unsupervisedmethods for representing the topical context of the query. More specifically, we aim toidentify the latent concepts of a query without involving the user in the process norrequiring explicit feedback. We experiment using and combining several general informationsources representing the main types of information we deal with on a dailybasis while browsing theWeb.We also leverage probabilistic topic models (such as LatentDirichlet Allocation) in a pseudo-relevance feedback setting. Besides, we proposea method allowing to jointly estimate the number of latent concepts of a query andthe set of pseudo-relevant feedback documents which is the most suitable to modelthese concepts. We evaluate our approaches using four main large TREC test collections.In the appendix of this thesis, we also propose an approach for contextualizingshort messages which leverages both information retrieval and automatic summarizationtechniquesAVIGNON-Bib. numérique (840079901) / SudocSudocFranceF

Indexation aléatoire et similarité inter-phrases appliquées au résumé automatique

With the growing mass of textual data on the Web, automatic summarization of topic-oriented collections of documents has become an important research field of Natural Language Processing. The experiments described in this thesis were framed within this context. Evaluating the semantic similarity between sentences is central to our work and we based our approach on distributional similarity and vector representation of terms, with Wikipedia as a reference corpus. We proposed several similarity measures which were evaluated and compared on different data sets: the SemEval 2014 challenge corpus for the English language and own built datasets for French. The good performance showed by our measures led us to use them in a multi-document summary task, which implements a pagerank-type algorithm. The system was evaluated on the DUC 2007 datasets for English and RPM2 corpus for French. This simple approach, based on a resource readily available in many languages, proved efficient, robust and the encouraging outcomes open up real prospects of improvement.Face à la masse grandissante des données textuelles présentes sur le Web, le résumé automatique d'une collection de documents traitant d'un sujet particulier est devenu un champ de recherche important du Traitement Automatique des Langues. Les expérimentations décrites dans cette thèse s'inscrivent dans cette perspective. L'évaluation de la similarité sémantique entre phrases est l'élément central des travaux réalisés. Notre approche repose sur la similarité distributionnelle et une vectorisation des termes qui utilise l'encyclopédie Wikipédia comme corpus de référence. Sur la base de cette représentation, nous avons proposé, évalué et comparé plusieurs mesures de similarité textuelle ; les données de tests utilisées sont celles du défi SemEval 2014 pour la langue anglaise et des ressources que nous avons construites pour la langue française. Les bonnes performances des mesures proposées nous ont amenés à les utiliser dans une tâche de résumé multi-documents, qui met en oeuvre un algorithme de type PageRank. Le système a été évalué sur les données de DUC 2007 pour l'anglais et le corpus RPM2 pour le français. Les résultats obtenus par cette approche simple, robuste et basée sur une ressource aisément disponible dans de nombreuses langues, se sont avérés très encourageant