Unités d'indexation et taille des requêtes pour la recherche d'information en français

International audienceThis paper analyses different indexing method for French (lemmas, stems and truncated terms) as well as their fusing. We also examine the influence of the different section of a topic on precision. Our study uses the collections from CLEF – French monolingual from 2000 to 2005. We show that the best method is the one based on lemmas and that fuse the results obtained with the different sections of a topic.MOTS-CLÉS :recherche d'information, fusion, indexation, influence de l'indexation, recherche d'information en français.Dans cet article, nous nous intéressons à la recherche d'information en Français. Nous analysons différentes techniques d'indexation (basées sur des lemmes, des radicaux ou des termes) et leur fusion. Nous analysons également l'influence de la prise en compte des différentes parties d'une requête. Notre étude porte sur 6 campagnes d'évaluation de CLEF Français. Nous montrons que l'utilisation des lemmes et la combinaison des différentes variantes d'une requête sont les plus efficaces pour améliorer la précision moyenne et la haute précisio

Recherche d'information et contexte

My research work is related the field of Information Retrieval (IR) whose objective is to enable a user to find information that meets its needs within a large volume of information. The work in IR have focused primarily on improving information processing in terms of indexing to obtain optimal representations of documents and queries and in terms of matching between these representations. Contributions have long made no distinction between all searches assuming a unique type of search and when proposing a model intended to be effective for this unique type of search. The growing volume of information and diversity of situations have marked the limits of existing IR approaches bringing out the field of contextual IR. Contextual IR aims to better respond to users' needs taking into account the search context. The principle is to differentiate searches by integrating in the IR process, contextual factors that will influence the IRS effectiveness. The notion of context is broad and refers to all knowledge related to information conducted by a user querying an IRS. My research has been directed toward taking into account the contextual factors that are: the domain of information, the information structure and the user. The first three directions of my work consist in proposing models that incorporate each of these elements of context, and a fourth direction aims at exploring how to adapt the process to each search according to its context. Various European and national projects have provided application frameworks for this research and have allowed us to validate our proposals. This research has also led to development of various prototypes and allowed the conduct of PhD theses and research internships.Mes travaux de recherche s'inscrivent dans le domaine de la recherche d'information (RI) dont l'objectif est de permettre à un utilisateur de trouver de l'information répondant à son besoin au sein d'un volume important d'informations. Les recherches en RI ont été tout d'abord orientées système. Elles sont restées très longtemps axées sur l'appariement pour évaluer la correspondance entre les requêtes et les documents ainsi que sur l'indexation des documents et de requêtes pour obtenir une représentation qui supporte leur mise en correspondance. Cela a conduit à la définition de modèles théoriques de RI comme le modèle vectoriel ou le modèle probabiliste. L'objectif initialement visé a été de proposer un modèle de RI qui possède un comportement global le plus efficace possible. La RI s'est longtemps basée sur des hypothèses simplificatrices notamment en considérant un type unique d'interrogation et en appliquant le même traitement à chaque interrogation. Le contexte dans lequel s'effectue la recherche a été ignoré. Le champ d'application de la RI n'a cessé de s'étendre notamment grâce à l'essor d'internet. Le volume d'information toujours plus important combiné à une utilisation de SRI qui s'est démocratisée ont conduit à une diversité des situations. Cet essor a rendu plus difficile l'identification des informations correspondant à chaque besoin exprimé par un utilisateur, marquant ainsi les limites des approches de RI existantes. Face à ce constat, des propositions ont émergé, visant à faire évoluer la RI en rapprochant l'utilisateur du système tels que les notions de réinjection de pertinence utilisateur ou de profil utilisateur. Dans le but de fédérer les travaux et proposer des SRI offrant plus de précision en réponse au besoin de l'utilisateur, le domaine de la RI contextuelle a récemment émergé. L'objectif est de différencier les recherches au niveau des modèles de RI en intégrant des éléments de contexte susceptibles d'avoir une influence sur les performances du SRI. La notion de contexte est vaste et se réfère à toute connaissance liée à la recherche de l'utilisateur interrogeant un SRI. Mes travaux de recherche se sont orientés vers la prise en compte des éléments de contexte que sont le domaine de l'information, la structure de l'information et l'utilisateur. Ils consistent, dans le cadre de trois premières orientations, à proposer des modèles qui intègrent chacun de ces éléments de contexte, et, dans une quatrième orientation, d'étudier comment adapter les processus à chaque recherche en fonction de son contexte. Différents projets européens et nationaux ont servi de cadre applicatifs à ces recherches et ainsi à valider nos propositions. Mes travaux de recherche ont également fait l'objet de développements dans différents prototypes et ont permis le déroulement de thèses de doctorat et stages de recherche

De nouveaux facteurs pour l'exploitation de la sémantique d'un texte en recherche d'information

Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le contexte de la recherche d'information. Plus précisément, nous proposons de nouveaux facteurs " centralité, fréquence conceptuelle" permettant à notre sens, de mieux caractériser la dimension sémantique du contenu des textes, allant au-delà des méthodes d'indexation classiques basées exclusivement sur les statistiques. Ces facteurs devraient tirer parti de l'identification de différents types de relations telles que -est-une partie-de, liés à, synonymie, domaine, etc.- qui existent entre les mots d'un texte. L'approche que nous avons proposée pour calculer la valeur de nos facteurs est bâtie en trois étapes : (1) Extraction des concepts issus de WordNet1 associés aux termes du document puis désambigüisation de leurs sens, (2) Regroupement des concepts pour former des clusters de concepts (Ces étapes construisent la vue sémantique des documents), (3) A l'intérieur de chaque cluster, chaque terme possède un degré de " centralité ", fonction du nombre de mots du cluster avec lequel il est en relation directe, et une " fréquence conceptuelle " estimée par la somme des fréquences de ces mots. D'une part, nous menons une étude sur des méthodes potentielles basées sur les facteurs proposés pour extraire des vues sémantiques du contenu des textes. L'objectif est de construire des structures de graphes/hiérarchies offrant une vue du contenu sémantique des documents. Ensuite, ces vues seront élaborées à partir de nos nouveaux facteurs, mais aussi de l'utilisation des fréquences d'occurrence, et de la prise en compte de l'importance des mots (en particulier en terme de leur spécificité). Le poids relatif des vues partielles, la fréquence et la spécificité de leurs composants sont d'autant des indications qui devraient permettre d'identifier et de construire des sous-ensembles hiérarchisés de mots (présents dans le texte ou sémantiquement associés à des mots du texte), et de refléter les concepts présents dans le contenu du texte. L'obtention d'une meilleure représentation du contenu sémantique des textes aidera à mieux retrouver les textes pertinents pour une requête donnée, et à donner une vue synthétisée du contenu des textes proposés à l'utilisateur en réponse à sa requête. D'autre part, nous proposons une technique de désambiguïsation du concept basée sur la centralité. En fait, le sens d'un terme est ambigu, il dépend de son contexte d'emploi. Dans notre proposition, nous utilisons l'ontologie de WordNet, qui est précise dans la couverture des sens de termes, où un terme peut être attaché à plusieurs concepts. La méthode proposée consiste à trouver le meilleur concept WordNet permettant de représenter le sens du terme désigné par le texte. Le concept choisi est celui qui a un maximum de relations avec les termes du document, autrement dit, celui qui a une valeur maximale de centralité. L'utilisation d'une méthode de désambiguïsation est une étape inévitable dans une indexation conceptuelle, elle permet de mieux représenter le contenu sémantique d'un document. Enfin, nous utilisons nos facteurs dans le cadre de Recherche d'Information comme de nouveaux facteurs pour mesurer la pertinence d'un document vis-à-vis d'une requête (tâche de RI ad-hoc). L'utilisation de nos facteurs sémantiques est intéressante dans la RI, où nous estimons un degré de relativité entre les termes d'une requête et ceux d'un document indépendamment de leur présence dans ce dernier. Dans ce cadre, nous avons proposé une nouvelle fonction de pondération basée sur la centralité, ainsi que nous avons intégré les nouveaux facteurs à des fonctions connues. Dans les différentes expérimentations menées, nous avons montré que l'intégration de nos facteurs sémantiques ramène une amélioration au niveau de précision dans un moteur de recherche d'information. Tâche prometteuse pour une recherche plus ciblée et plus efficace.The work presented in this paper are in the context of information retrieval. Specifically, we propose new factors "centrality frequebcy conceptual" to our senses, to better characterize the semantic dimension of the text content, going beyond traditional indexing methods based solely on statistics. Theses factors should benefit from the identification of different typesif relationships sich as is-part-of, relating to, synonymy, domain, etc. -between tha words of text

Analyse d'Images de Documents Anciens: une Approche Texture

In this article, we propose a method of characterization of images of old documents based on a texture approach. This characterization is carried out with the help of a multi-resolution study of the textures contained in the images of the document. Thus, by extracting five features linked to the frequencies and to the orientations in the different areas of a page, it is possible to extract and compare elements of high semantic level without expressing any hypothesis about the physical or logical structure of the analysed documents. Experimentations demonstrate the performance of our propositions and the advances that they represent in terms of characterization of content of a deeply heterogeneous corpus.Dans cet article, nous proposons une méthode de caractérisation d'images d'ouvrages anciens basée sur une approche texture. Cette caractérisation est réalisée à l'aide d'une étude multirésolution des textures contenues dans les images de documents. Ainsi, en extrayant cinq indices liés aux fréquences et aux orientations dans les différentes parties d'une page, il est possible d'extraire et de comparer des éléments de haut niveau sémantique sans émettre d'hypothèses sur la structure physique ou logique des documents analysés. Des expérimentations montrent la faisabilité de la réalisation d'outils d'aide à la navigation ou d'aide à l'indexation. Au travers de ces expérimentations, nous mettrons en avant la pertinence de ces indices et les avancées qu'ils représentent en terme de caractérisation de contenu d'un corpus fortement hétérogène

Indexation spatiale et temporelle baséee sur un principe de "tuilage" : contribution à la recherche d'information géographique dans des documents textuels faiblement structurés

International audienceLa plupart des moteurs de recherche nécessitent, pour fonctionner, une indexation préalable des documents. Certaines de ces approches sont limitées compte tenu de contextes particuliers ou de la forme particulière de l'information recherchée. Notre contribution porte sur la construction d'index adaptés à la facette spatiale et temporelle spécifique au contexte de l'information géographique tout en permettant une compatibilité avec les outils de recherche génériques. Ce travail présente une stratégie générique d'indexation basée sur le principe du " tuilage ". Elle s'applique aussi bien sur la composante spatiale que temporelle mais peut également être utilisée sur la composante thématique. Nous évaluons ensuite l'apport de cette approche à la recherche d'information géographique

Fusion des réponses de systèmes de question-réponses.

National audienceLes réponses données par plusieurs systèmes de questions-réponses proviennent de l’application de stratégies différentes, et de ce fait permettent de répondre à des questions différentes. La combinaison de ces systèmes vise alors à accro\ⁱtre le nombre total de questions résolues. Cet article présente la combinaison de trois systèmes : QAVAL, qui s’appuie sur un module de validation de réponses et deux versions du systèmes RITEL qui s’appuie sur une analyse multi-niveaux appliquée aux questions et aux documents. La fusion des résultats est effectuée de différentes manières : en fusionnant les passages, à la sortie des systèmes par vote ou fusion en tenant compte du poids ou du rang des réponses proposées et par un mécanisme d’apprentissage sur les caractéristiques des réponse

INTERFACE ADAPTATIVE POUR L'AIDE A LA RECHERCHE D'INFORMATION SUR LE WEB

De l'avènement des nouvelles technologies, du « tout numérique », de l'essor d'Internet et plus particulièrement du World Wide Web (ou web) résulte une profusion d'informations à la portée de tous. Néanmoins, la localisation des informations pertinentes au sein de cette masse informationnelle reste posé.Le contexte de mes travaux est la recherche d'information textuelle sur le Web et s'inscrit dans le cadre du GDR I3 du CNRS. Ma thèse s'intitule « Interface adaptative pour l'aide à la recherche d'information sur le web ». Elle concerne la conception et la réalisation d'une interface permettant d'aider l'utilisateur dans sa démarche de recherche d'information afin qu'il puisse trouver plus efficacement des documents pertinents. Le caractère « adaptatif » de cette interface réside dans le fait qu'elle s'adapte aux besoins de l'utilisateur en lui proposant une aide personnalisée. Ce point est d'autant plus important que la vulgarisation de la recherche d'information implique la prise en compte de la différence entre les usagers et de leur spécificités. Il s'agit donc d'étudier et de proposer des outils permettant d'aider l'utilisateur dans sa tâche de recherche d'information en caractérisant notamment sa place au sein d'un tel processus. Nos travaux ont permis la conception et l'implantation d'un système nommé Easy-DOR « Easy DOcument Retrieval ». L'aide que nous proposons à l'utilisateur au travers de ce système intervient à tous les niveaux de sa recherche d'information :- en amont du processus de recherche. Le système aide l'utilisateur à faire évoluer son expertise des domaines relatifs à ses centres d'intérêt afin qu'il puisse effectuer de meilleures recherches ultérieures,- au cours du processus de recherche. Le système exploite les informations provenant de l'utilisateur pour tenter d'identifier ses besoins et ainsi lui apporter rapidement des documents pertinents. Par ailleurs, nous proposons une interface de visualisation lui permettant de mieux apprécier de façon globale les résultats de recherche d'information provenant d'un outil de recherche intégré,- en aval du processus de recherche. Le système propose à l'utilisateur une mise à jour ainsi qu'une aide à l'organisation des documents pertinents qu'il souhaite mémoriser au travers de ses signets (ou favoris).Par ailleurs, l'aide à la recherche d'information sur laquelle repose notre démarche est basée sur un aspect coopératif. Nous privilégions, en effet, le partage des informations pour les diffuser aux utilisateurs possédant les mêmes centres d'intérêt

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)

Accès à l'information biomédicale : vers une approche d'indexation et de recherche d'information conceptuelle basée sur la fusion de ressources termino-ontologiques

La recherche d'information (RI) est une discipline scientifique qui a pour objectif de produire des solutions permettant de sélectionner à partir de corpus d'information celle qui sont dites pertinentes pour un utilisateur ayant exprimé une requête. Dans le contexte applicatif de la RI biomédicale, les corpus concernent différentes sources d'information du domaine : dossiers médicaux de patients, guides de bonnes pratiques médicales, littérature scientifique du domaine médical etc. Les besoins en information peuvent concerner divers profils : des experts médicaux, des patients et leurs familles, des utilisateurs néophytes etc. Plusieurs défis sont liés spécifiquement à la RI biomédicale : la représentation "spécialisée" des documents, basés sur l'usage des ressources terminologiques du domaine, le traitement des synonymes, des acronymes et des abréviations largement pratiquée dans le domaine, l'accès à l'information guidé par le contexte du besoin et des profils des utilisateurs. Nos travaux de thèse s'inscrivent dans le domaine général de la RI biomédicale et traitent des défis de représentation de l'information biomédicale et de son accès. Sur le volet de la représentation de l'information, nous proposons des techniques d'indexation de documents basées sur : 1) la reconnaissance de concepts termino-ontologiques : cette reconnaissance s'apparente à une recherche approximative de concepts pertinents associés à un contenu, vu comme un sac de mots. La technique associée exploite à la fois la similitude structurelle des contenus informationnels des concepts vis-à-vis des documents mais également la similitude du sujet porté par le document et le concept, 2) la désambiguïsation des entrées de concepts reconnus en exploitant la branche liée au sous-domaine principal de la ressource termino-ontologique, 3) l'exploitation de différentes ressources termino-ontologiques dans le but de couvrir au mieux la sémantique du contenu documentaire. Sur le volet de l'accès à l'information, nous proposons des techniques d'appariement basées sur l'expansion combinée de requêtes et des documents guidées par le contexte du besoin en information d'une part et des contenus documentaires d'autre part. Notre analyse porte essentiellement sur l'étude de l'impact des différents paramètres d'expansion sur l'efficacité de la recherche : distribution des concepts dans les ressources ontologiques, modèle de fusion des concepts, modèle de pondération des concepts, etc. L'ensemble de nos contributions, en termes de techniques d'indexation et d'accès à l'information ont fait l'objet d'évaluation expérimentale sur des collections de test dédiées à la recherche d'information médicale, soit du point de vue de la tâche telles que TREC Medical track, CLEF Image, Medical case ou des collections de test telles que TREC Genomics.Information Retrieval (IR) is a scientific field aiming at providing solutions to select relevant information from a corpus of documents in order to answer the user information need. In the context of biomedical IR, there are different sources of information: patient records, guidelines, scientific literature, etc. In addition, the information needs may concern different profiles : medical experts, patients and their families, and other users ... Many challenges are specifically related to the biomedical IR : the document representation, the usage of terminologies with synonyms, acronyms, abbreviations as well as the access to the information guided by the context of information need and the user profiles. Our work is most related to the biomedical IR and deals with the challenges of the representation of biomedical information and the access to this rich source of information in the biomedical domain.Concerning the representation of biomedical information, we propose techniques and approaches to indexing documents based on: 1) recognizing and extracting concepts from terminologies : the method of concept extraction is basically based on an approximate lookup of candidate concepts that could be useful to index the document. This technique expoits two sources of evidence : (a) the content-based similarity between concepts and documents and (b) the semantic similarity between them. 2) disambiguating entry terms denoting concepts by exploiting the polyhierarchical structure of a medical thesaurus (MeSH - Medical Subject Headings). More specifically, the domains of each concept are exploited to compute the semantic similarity between ambiguous terms in documents. The most appropriate domain is detected and associated to each term denoting a particular concept. 3) exploiting different termino-ontological resources in an attempt to better cover the semantics of document contents. Concerning the information access, we propose a document-query matching method based on the combination of document and query expansion techniques. Such a combination is guided by the context of information need on one hand and the semantic context in the document on the other hand. Our analysis is essentially based on the study of factors related to document and query expansion that could have an impact on the IR performance: distribution of concepts in termino-ontological resources, fusion techniques for concept extraction issued from multiple terminologies, concept weighting models, etc

Les traitements documentaires automatiques et le passage du temps

Dans cet article, nous examinons le sort des documents qui ne sont pas destinés à vivre longtemps et qui ne méritent ainsi aucun traitement documentaire traditionnel. Nous défendrons la thèse que les traitements automatiques, bien que produisant des résultats de moindre qualité que les traitements humains, ont leur place pour le traitement de certains documents éphémères. Ils doivent cependant répondre à des normes de qualité qu’il faut définir de nouveau dans le contexte numérique