TAL Bibliography (1951-2002). Parte I

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Un modèle de recherche d'information basé sur les graphes et les similarités structurelles pour l'amélioration du processus de recherche d'information

The main objective of IR systems is to select relevant documents, related to a user's information need, from a collection of documents. Traditional approaches for document/query comparison use surface similarity, i.e. the comparison engine uses surface attributes (indexing terms). We propose a new method which uses a special kind of similarity, namely structural similarities (similarities that use both surface attributes and relation between attributes). These similarities were inspired from cognitive studies and a general similarity measure based on node comparison in a bipartite graph. We propose an adaptation of this general method to the special context of information retrieval. Adaptation consists in taking into account the domain specificities: data type, weighted edges, normalization choice. The core problem is how documents are compared against queries. The idea we develop is that similar documents will share similar terms and similar terms will appear in similar documents. We have developed an algorithm which traduces this idea. Then we have study problem related to convergence and complexity, then we have produce some test on classical collection and compare our measure with two others that are references in our domain. The Report is structured in five chapters: First chapter deals with comparison problem, and related concept like similarities, we explain different point of view and propose an analogy between cognitive similarity model and IR model. In the second chapter we present the IR task, test collection and measures used to evaluate a relevant document list. The third chapter introduces graph definition: our model is based on graph bipartite representation, so we define graphs and criterions used to evaluate them. The fourth chapter describe how we have adopted, and adapted the general comparison method. The Fifth chapter describes how we evaluate the ordering performance of our method, and also how we have compared our method with two others.Cette thèse d'informatique s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information (RI). Elle a pour objet la création d'un modèle de recherche utilisant les graphes pour en exploiter la structure pour la détection de similarités entre les documents textuels d'une collection donnée et une requête utilisateur en vue d'améliorer le processus de recherche d'information. Ces similarités sont dites « structurelles » et nous montrons qu'elles apportent un gain d'information bénéfique par rapport aux seules similarités directes. Le rapport de thèse est structuré en cinq chapitres. Le premier chapitre présente un état de l'art sur la comparaison et les notions connexes que sont la distance et la similarité. Le deuxième chapitre présente les concepts clés de la RI, notamment l'indexation des documents, leur comparaison, et l'évaluation des classements retournés. Le troisième chapitre est consacré à la théorie des graphes et introduit les notations et notions liées à la représentation par graphe. Le quatrième chapitre présente pas à pas la construction de notre modèle pour la RI, puis, le cinquième chapitre décrit son application dans différents cas de figure, ainsi que son évaluation sur différentes collections et sa comparaison à d'autres approches

Contribution à la définition de modèles de recherche d'information flexibles basés sur les CP-Nets

This thesis addresses two main problems in IR: automatic query weighting and document semantic indexing. Our global contribution consists on the definition of a theoretical flexible information retrieval (IR) model based on CP-Nets. The CP-Net formalism is used for the graphical representation of flexible queries expressing qualitative preferences and for automatic weighting of such queries. Furthermore, the CP-Net formalism is used as an indexing language in order to represent document representative concepts and related relations in a roughly compact way. Concepts are identified by projection on WordNet. Concept relations are discovered by means of semantic association rules. A query evaluation mechanism based on CP-Nets graph similarity is also proposed.Ce travail de thèse adresse deux principaux problèmes en recherche d'information : (1) la formalisation automatique des préférences utilisateur, (ou la pondération automatique de requêtes) et (2) l'indexation sémantique. Dans notre première contribution, nous proposons une approche de recherche d'information (RI) flexible fondée sur l'utilisation des CP-Nets (Conditional Preferences Networks). Le formalisme CP-Net est utilisé d'une part, pour la représentation graphique de requêtes flexibles exprimant des préférences qualitatives et d'autre part pour l'évaluation flexible de la pertinence des documents. Pour l'utilisateur, l'expression de préférences qualitatives est plus simple et plus intuitive que la formulation de poids numériques les quantifiant. Cependant, un système automatisé raisonnerait plus simplement sur des poids ordinaux. Nous proposons alors une approche de pondération automatique des requêtes par quantification des CP-Nets correspondants par des valeurs d'utilité. Cette quantification conduit à un UCP-Net qui correspond à une requête booléenne pondérée. Une utilisation des CP-Nets est également proposée pour la représentation des documents dans la perspective d'une évaluation flexible des requêtes ainsi pondéreés. Dans notre seconde contribution, nous proposons une approche d'indexation conceptuelle basée sur les CP-Nets. Nous proposons d'utiliser le formalisme CP-Net comme langage d'indexation afin de représenter les concepts et les relations conditionnelles entre eux d'une manière relativement compacte. Les noeuds du CP-Net sont les concepts représentatifs du contenu du document et les relations entre ces noeuds expriment les associations conditionnelles qui les lient. Notre contribution porte sur un double aspect : d'une part, nous proposons une approche d'extraction des concepts en utilisant WordNet. Les concepts résultants forment les noeuds du CP-Net. D'autre part, nous proposons d'étendre et d'utiliser la technique de règles d'association afin de découvrir les relations conditionnelles entre les concepts noeuds du CP-Nets. Nous proposons enfin un mécanisme d'évaluation des requêtes basé sur l'appariement de graphes (les CP-Nets document et requête en l'occurrence)