65 research outputs found

    Contribution à l’amélioration de la recherche d’information par utilisation des méthodes sémantiques: application à la langue arabe

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    Un système de recherche d’information est un ensemble de programmes et de modules qui sert à interfacer avec l’utilisateur, pour prendre et interpréter une requête, faire la recherche dans l’index et retourner un classement des documents sélectionnés à cet utilisateur. Cependant le plus grand challenge de ce système est qu’il doit faire face au grand volume d’informations multi modales et multilingues disponibles via les bases documentaires ou le web pour trouver celles qui correspondent au mieux aux besoins des utilisateurs. A travers ce travail, nous avons présenté deux contributions. Dans la première nous avons proposé une nouvelle approche pour la reformulation des requêtes dans le contexte de la recherche d’information en arabe. Le principe est donc de représenter la requête par un arbre sémantique pondéré pour mieux identifier le besoin d'information de l'utilisateur, dont les nœuds représentent les concepts (synsets) reliés par des relations sémantiques. La construction de cet arbre est réalisée par la méthode de la Pseudo-Réinjection de la Pertinence combinée à la ressource sémantique du WordNet Arabe. Les résultats expérimentaux montrent une bonne amélioration dans les performances du système de recherche d’information. Dans la deuxième contribution, nous avons aussi proposé une nouvelle approche pour la construction d’une collection de test de recherche d’information arabe. L'approche repose sur la combinaison de la méthode de la stratégie de Pooling utilisant les moteurs de recherches et l’algorithme Naïve-Bayes de classification par l’apprentissage automatique. Pour l’expérimentation nous avons créé une nouvelle collection de test composée d’une base documentaire de 632 documents et de 165 requêtes avec leurs jugements de pertinence sous plusieurs topics. L’expérimentation a également montré l’efficacité du classificateur Bayésien pour la récupération de pertinences des documents, encore plus, il a réalisé des bonnes performances après l’enrichissement sémantique de la base documentaire par le modèle word2vec

    Keys to Play: Music as a Ludic Medium from Apollo to Nintendo

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    How do keyboards make music playable? Drawing on theories of media, systems, and cultural techniques, Keys to Play spans Greek myth and contemporary Japanese digital games to chart a genealogy of musical play and its animation via improvisation, performance, and recreation. As a paradigmatic digital interface, the keyboard forms a field of play on which the book’s diverse objects of inquiry—from clavichords to PCs and eighteenth-century musical dice games to the latest rhythm-action titles—enter into analogical relations. Remapping the keyboard’s topography by way of Mozart and Super Mario, who head an expansive cast of historical and virtual actors, Keys to Play invites readers to unlock ludic dimensions of music that are at once old and new

    Single-Focus Broadening Navigation in Concept Lattices

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    Formal concept analysis has been used to support information retrieval tasks in many domains, in particular the traditional "by keyword" document search with a conjunctive query interpretation. However, support for exploratory search or browsing needs new navigation algorithms that allow users (i) to continuously update the current query and (ii) to broaden as well as refine the result set. In this paper we investigate a step-wise navigation algorithm that supports both broadening and refinement operations. Our navigation operations maintain some useful algebraic properties. We motivate our approach on a dataset of wine reviews, which contains different facets of information

    Optics in Our Time

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    Optics, Lasers, Photonics, Optical Devices; Quantum Optics; Popular Science in Physics; History and Philosophical Foundations of Physic

    MC 2019 Berlin Microscopy Conference - Abstracts

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    Das Dokument enthält die Kurzfassungen der Beiträge aller Teilnehmer an der Mikroskopiekonferenz "MC 2019", die vom 01. bis 05.09.2019, in Berlin stattfand

    LearnFCA: A Fuzzy FCA and Probability Based Approach for Learning and Classification

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    Formal concept analysis(FCA) is a mathematical theory based on lattice and order theory used for data analysis and knowledge representation. Over the past several years, many of its extensions have been proposed and applied in several domains including data mining, machine learning, knowledge management, semantic web, software development, chemistry ,biology, medicine, data analytics, biology and ontology engineering. This thesis reviews the state-of-the-art of theory of Formal Concept Analysis(FCA) and its various extensions that have been developed and well-studied in the past several years. We discuss their historical roots, reproduce the original definitions and derivations with illustrative examples. Further, we provide a literature review of it’s applications and various approaches adopted by researchers in the areas of dataanalysis, knowledge management with emphasis to data-learning and classification problems. We propose LearnFCA, a novel approach based on FuzzyFCA and probability theory for learning and classification problems. LearnFCA uses an enhanced version of FuzzyLattice which has been developed to store class labels and probability vectors and has the capability to be used for classifying instances with encoded and unlabelled features. We evaluate LearnFCA on encodings from three datasets - mnist, omniglot and cancer images with interesting results and varying degrees of success. Adviser: Dr Jitender Deogu
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