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    SystĂšme de recherche d’information Ă©tendue basĂ© sur une projection multi-espaces

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    Depuis son apparition au dĂ©but des annĂ©es 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accĂšs universel aux connaissances et le monde de l’information a Ă©tĂ© principalement tĂ©moin d’une grande rĂ©volution (la rĂ©volution numĂ©rique). Il est devenu rapidement trĂšs populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de donnĂ©es et de connaissances existantes grĂące Ă  la quantitĂ© et la diversitĂ© des donnĂ©es qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considĂ©rables de ces donnĂ©es soulĂšvent d'importants problĂšmes pour les utilisateurs notamment pour l’accĂšs aux documents les plus pertinents Ă  leurs requĂȘtes de recherche. Afin de faire face Ă  cette explosion exponentielle du volume de donnĂ©es et faciliter leur accĂšs par les utilisateurs, diffĂ©rents modĂšles sont proposĂ©s par les systĂšmes de recherche d’information (SRIs) pour la reprĂ©sentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et rĂ©cupĂ©rer ces documents, des mots-clĂ©s simples qui ne sont pas sĂ©mantiquement liĂ©s. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilitĂ© d'exploration des rĂ©sultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intĂ©grant des mots-clĂ©s externes provenant de diffĂ©rentes sources. Cependant, ces systĂšmes souffrent encore de limitations qui sont liĂ©es aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les diffĂ©rentes sources sont utilisĂ©es de telle sorte qu’elles ne peuvent ĂȘtre distinguĂ©es par le systĂšme, cela limite la flexibilitĂ© des modĂšles d'exploration qui peuvent ĂȘtre appliquĂ©s aux rĂ©sultats de recherche retournĂ©s par ce systĂšme. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces rĂ©sultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sĂ©lectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requĂȘtes de recherche jusqu'Ă  parvenir aux documents qui rĂ©pondent le mieux Ă  leurs attentes. De cette façon, mĂȘme si les systĂšmes parviennent Ă  retrouver davantage des rĂ©sultats pertinents, leur prĂ©sentation reste problĂ©matique. Afin de cibler la recherche Ă  des besoins d'information plus spĂ©cifiques de l'utilisateur et amĂ©liorer la pertinence et l’exploration de ses rĂ©sultats de recherche, les SRIs avancĂ©s adoptent diffĂ©rentes techniques de personnalisation de donnĂ©es qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liĂ©e Ă  son profil et/ou Ă  ses expĂ©riences de navigation/recherche antĂ©rieures. Cependant, cette hypothĂšse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur Ă©voluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intĂ©rĂȘts antĂ©rieurs stockĂ©s dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut ĂȘtre mal exploitĂ© pour extraire ou infĂ©rer ses nouveaux besoins en information. Ce problĂšme est beaucoup plus accentuĂ© avec les requĂȘtes ambigĂŒes. Lorsque plusieurs centres d’intĂ©rĂȘt auxquels est liĂ©e une requĂȘte ambiguĂ« sont identifiĂ©s dans le profil de l’utilisateur, le systĂšme se voit incapable de sĂ©lectionner les donnĂ©es pertinentes depuis ce profil pour rĂ©pondre Ă  la requĂȘte. Ceci a un impact direct sur la qualitĂ© des rĂ©sultats fournis Ă  cet utilisateur. Afin de remĂ©dier Ă  quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intĂ©ressĂ©s dans ce cadre de cette thĂšse de recherche au dĂ©veloppement de techniques destinĂ©es principalement Ă  l'amĂ©lioration de la pertinence des rĂ©sultats des SRIs actuels et Ă  faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basĂ©e sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelĂ© la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de diffĂ©rentes catĂ©gories d'information sĂ©mantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de reprĂ©sentation des documents et des requĂȘtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprĂ©tations. L’originalitĂ© de cette reprĂ©sentation est de pouvoir distinguer entre les diffĂ©rentes interprĂ©tations utilisĂ©es pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilitĂ© sur les rĂ©sultats retournĂ©s et aide Ă  apporter une meilleure flexibilitĂ© de recherche et d'exploration, en donnant Ă  l’utilisateur la possibilitĂ© de naviguer une ou plusieurs vues de donnĂ©es qui l’intĂ©ressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de reprĂ©sentation proposĂ©s pour la description des documents et l’interprĂ©tation des requĂȘtes de recherche aident Ă  amĂ©liorer la pertinence des rĂ©sultats de l’utilisateur en offrant une diversitĂ© de recherche/exploration qui aide Ă  rĂ©pondre Ă  ses diffĂ©rents besoins et Ă  ceux des autres diffĂ©rents utilisateurs. Cette Ă©tude exploite diffĂ©rents aspects liĂ©s Ă  la recherche personnalisĂ©e et vise Ă  rĂ©soudre les problĂšmes engendrĂ©s par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisĂ© par notre systĂšme, une technique est proposĂ©e et employĂ©e pour identifier les intĂ©rĂȘts les plus reprĂ©sentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, frĂ©quentiel et temporel des donnĂ©es. La capacitĂ© des utilisateurs Ă  interagir, Ă  Ă©changer des idĂ©es et d’opinions, et Ă  former des rĂ©seaux sociaux sur le Web, a amenĂ© les systĂšmes Ă  s’intĂ©resser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rĂŽles sociaux dans le systĂšme. Ces informations sociales sont abordĂ©es et intĂ©grĂ©es dans ce travail de recherche. L’impact et la maniĂšre de leur intĂ©gration dans le processus de RI sont Ă©tudiĂ©s pour amĂ©liorer la pertinence des rĂ©sultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

    Acquisition de liens sémantiques à partir d'éléments de mise en forme des textes: exploitation des structures énumératives

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    The past decade witnessed significant advances in the field of relation extraction from text, facilitating the building of lexical or semantic resources. However, the methods proposed so far (supervised learning, kernel methods, distant supervision, etc.) don't fully exploit the texts: they are usually applied at the sentential level and they don't take into account the layout and the formatting of texts.In such a context, this thesis aims at expanding those methods and makes them layout-aware for extracting relations expressed beyond sentence boundaries. For this purpose, we rely on the semantics conveyed by typographical (bullets, emphasis, etc.) and dispositional (visual indentations, carriage returns, etc.) features. Those features often substitute purely discursive formulations. In particular, the study reported here is dealing with the relations carried by the vertical enumerative structures. Although they display discontinuities between their various components, the enumerative structures can be dealt as a whole at the semantic level. They form textual structures prone to hierarchical relations.This study was divided into two parts. (i) The first part describes a model representing the hierarchical structure of documents. This model is falling within the theoretical framework representing the textual architecture: an abstraction of the layout and the formatting, as well as a strong connection with the rhetorical structure are achieved. However, our model focuses primarily on the efficiency of the analysis process rather than on the expressiveness of the representation. A bottom-up method intended for building automatically this model is presented and evaluated on a corpus of PDF documents.(ii) The second part aims at integrating this model into the process of relation extraction. In particular, we focused on vertical enumerative structures. A multidimensional typology intended for characterizing those structures was established and used into an annotation task. Thanks to corpus-based observations, we proposed a two-step method, by supervised learning, for qualifying the nature of the relation and identifying its arguments. The evaluation of our method showed that exploiting the formatting and the layout of documents, in combination with standard lexico-syntactic features, improves those two tasks.Ces derniĂšres annĂ©es de nombreux progrĂšs ont Ă©tĂ© faits dans le domaine de l'extraction de relations Ă  partir de textes, facilitant ainsi la construction de ressources lexicales ou sĂ©mantiques. Cependant, les mĂ©thodes proposĂ©es (apprentissage supervisĂ©, mĂ©thodes Ă  noyaux, apprentissage distant, etc.) n’exploitent pas tout le potentiel des textes : elles ont gĂ©nĂ©ralement Ă©tĂ© appliquĂ©es Ă  un niveau phrastique, sans tenir compte des Ă©lĂ©ments de mise en forme.Dans ce contexte, l'objectif de cette thĂšse est d'adapter ces mĂ©thodes Ă  l'extraction de relations exprimĂ©es au-delĂ  des frontiĂšres de la phrase. Pour cela, nous nous appuyons sur la sĂ©mantique vĂ©hiculĂ©e par les indices typographiques (puces, emphases, etc.) et dispositionnels (indentations visuelles, retours Ă  la ligne, etc.), qui complĂštent des formulations strictement discursives. En particulier, nous Ă©tudions les structures Ă©numĂ©ratives verticales qui, bien qu'affichant des discontinuitĂ©s entre leurs diffĂ©rents composants, prĂ©sentent un tout sur le plan sĂ©mantique. Ces structures textuelles sont souvent rĂ©vĂ©latrices de relations hiĂ©rarchiques. Notre travail est divisĂ© en deux parties. (i) La premiĂšre partie dĂ©crit un modĂšle pour reprĂ©senter la structure hiĂ©rarchique des documents. Ce modĂšle se positionne dans la suite des modĂšles thĂ©oriques proposĂ©s pour rendre compte de l'architecture textuelle : une abstraction de la mise en forme et une connexion forte avec la structure rhĂ©torique sont faites. Toutefois, notre modĂšle se dĂ©marque par une perspective d'analyse automatique des textes. Nous en proposons une implĂ©mentation efficace sous la forme d'une mĂ©thode ascendante et nous l'Ă©valuons sur un corpus de documents PDF. (ii) La seconde partie porte sur l'intĂ©gration de ce modĂšle dans le processus d'extraction de relations. Plus particuliĂšrement, nous nous sommes focalisĂ©s sur les structures Ă©numĂ©ratives verticales. Un corpus a Ă©tĂ© annotĂ© selon une typologie multi-dimensionnelle permettant de caractĂ©riser et de cibler les structures Ă©numĂ©ratives verticales porteuses de relations utiles Ă  la crĂ©ation de ressources. Les observations faites en corpus ont conduit Ă  procĂ©der en deux Ă©tapes par apprentissage supervisĂ© pour analyser ces structures : qualifier la relation puis en extraire les arguments. L'Ă©valuation de cette mĂ©thode montre que l'exploitation de la mise en forme, combinĂ©e Ă  un faisceau d'indices lexico-syntaxiques, amĂ©liore les rĂ©sultats

    Intégration des connaissances ontologiques dans la fouille de motifs séquentiels avec application à la personnalisation web

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    Data mining aims at extracting knowledge from large sets of data such as association rules, clusters and patterns. When both associations and temporal order between items are sought, the discovered knowledge are called sequential patterns. Existing studies were conducted mainly on sequential patterns involving objects and in some cases object categories. While patterns based on objects are too speciïŹc, non frequent patterns based on categories (concepts) may have different levels of abstraction and be possibly less precise. Taking into account a given domain ontology during a data mining process allows the discovery of more compact and relevant patterns than in case of the absence of such source of knowledge. Moreover, objects may not be only expressed by the concepts they are attached to, but also by the semantic links that hold between concepts. However, related studies that exploited domain knowledge are restrictive with regard to the expressive power offered by ontology. Our contribution consists to deïŹne the syntax and the semantics of a pattern lan- guage which exploits knowledge embedded in an ontology during the process of mining sequential patterns. The language offers a set of primitives for pattern description and manipulation. Our data mining technique explores the pattern space level by level using a set of navigation primitives which take into account the generalization/spĂ©cialization links that hold between concepts (and relationships) contained in patterns at different abstraction levels. In order to validate our approach and analyze the performance and scalability of the proposed algorithm, we developed the OntoMiner plateform. Throughout this thesis, the potential of our mining approach was illustrated with an ex- ample of Web recommendation. We came to the conclusion that taking into account con- cepts and relationships of an ontology during the process of data mining allows the dis- covery of more relevant patterns and leads to better recommendations than those found without using background knowledge.La fouille de donnĂ©es vise Ă  extraire des connaissances Ă  partir d'un grand volume de donnĂ©es. Lorsque les associations et l'ordre chronologique d'apparition des items sont recherchĂ©s, les connaissances extraites sont appelĂ©es motifs sĂ©quentiels. Les travaux de recherche existants ont portĂ© principalement sur l'Ă©tude de motifs sĂ©quentiels composĂ©s d'objets et dans un certain nombre de cas, de catĂ©gories d'objets (concepts). Alors que les motifs d'objets sont trop spĂ©ciïŹques, et de ce fait peuvent ĂȘtre peu frĂ©quents, les motifs de concepts ont divers niveaux d'abstraction et risquent d'ĂȘtre moins prĂ©cis. La prise en compte d'une ontologie du domaine dans le processus de fouille de donnĂ©es permet de dĂ©couvrir des motifs plus compacts et plus pertinents qu'en l'absence d'une telle source de connaissance. En outre, les objets peuvent non seulement ĂȘtre dĂ©crits par les concepts auxquels ils se rattachent mais aussi par les liens sĂ©mantiques qui existent entre concepts. Cependant, les approches de fouille existantes restent restrictives par rapport aux modes d'expression offerts par une ontologie. La contribution de ce travail est de dĂ©ïŹnir la syntaxe et la sĂ©mantique d'un langage de motifs qui prend en considĂ©ration les connaissances incorporĂ©es dans une ontologie lors de la fouille de motifs sĂ©quentiels. Ce langage offre un ensemble de primitives pour la description et la manipulation de motifs. La mĂ©thode de fouille sous-jacente procĂšde au parcours de l'espace de motifs par niveau en se basant sur un ensemble de primitives de navigation. Ces primitives tiennent compte de la relation de gĂ©nĂ©ralisation/spĂ©cialisation qui existe entre les concepts (et les relations) des motifs. AïŹn de valider notre approche et analyser la performance et la mise Ă  l'Ă©chelle de l'algorithme proposĂ©, nous avons dĂ©veloppĂ© la plateforme OntoMiner. Tout au long de la thĂšse, le potentiel de notre approche de fouille a Ă©tĂ© illustrĂ© Ă  travers un cas de recom- mandation Web. Il ressort que l'inclusion des concepts et des relations dans le processus de fouille permet d'avoir des motifs plus pertinents et de meilleures recommandations que les approches classiques de fouille de motifs sĂ©quentiels ou de recommandation

    Intégration des connaissances ontologiques dans la fouille de motifs séquentiels avec application à la personnalisation web

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    La fouille de donnĂ©es vise Ă  extraire des connaissances Ă  partir d'un grand volume de donnĂ©es. Lorsque les associations et l'ordre chronologique d'apparition des items sont recherchĂ©s, les connaissances extraites sont appelĂ©es motifs sĂ©quentiels. Les travaux de recherche existants ont portĂ© principalement sur l'Ă©tude de motifs sĂ©quentiels composĂ©s d'objets et dans un certain nombre de cas, de catĂ©gories d'objets (concepts). Alors que les motifs d'objets sont trop spĂ©cifiques, et de ce fait peuvent ĂȘtre peu frĂ©quents, les motifs de concepts ont divers niveaux d'abstraction et risquent d'ĂȘtre moins prĂ©cis. La prise en compte d'une ontologie du domaine dans le processus de fouille de donnĂ©es permet de dĂ©couvrir des motifs plus compacts et plus pertinents qu'en l'absence d'une telle source de connaissance. En outre, les objets peuvent non seulement ĂȘtre dĂ©crits par les concepts auxquels ils se rattachent mais aussi par les liens sĂ©mantiques qui existent entre concepts. Cependant, les approches de fouille existantes restent restrictives par rapport aux modes d'expression offerts par une ontologie. La contribution de ce travail est de dĂ©finir la syntaxe et la sĂ©mantique d'un langage de motifs qui prennent en considĂ©ration les connaissances incorporĂ©es dans une ontologie lors de la fouille de motifs sĂ©quentiels. Ce langage offre un ensemble de primitives pour la description et la manipulation de motifs. La mĂ©thode de fouille sous-jacente procĂšde au parcours de l'espace de motifs par niveau en se basant sur un ensemble de primitives de navigation. Ces primitives tiennent compte de la relation de gĂ©nĂ©ralisation/spĂ©cialisation qui existe entre les concepts (et les relations) des motifs. Afin de valider notre approche et analyser la performance et la mise Ă  l'Ă©chelle de l'algorithme proposĂ©, nous avons dĂ©veloppĂ© la plateforme OntoMiner. Tout au long de la thĂšse, le potentiel de notre approche de fouille a Ă©tĂ© illustrĂ© Ă  travers un cas de recommandation Web. Il ressort que l'inclusion des concepts et des relations dans le processus de fouille permet d'avoir des motifs plus pertinents et de meilleures recommandations que les approches classiques de fouille de motifs sĂ©quentiels ou de recommandationData mining aims at extracting knowledge patterns classes or exceptions from a large set of data. When both associations and temporal order between items are sought, the discovered knowledge are called sequential patterns. Existing studies were conducted mainly on sequential patterns involving objects and in·some cases object categories. While patterns based on objects are too specific, non frequent, patterns based on categories (concepts) may have different levels of abstraction and be possibly less precise. Taking into account a given domain ontology during a data mining process allows the discovery of more compact and relevant patterns than in case of the absence of such source of knowledge. Moreover, objects may be not only expressed by the concepts they are attached to, but also by the semantic links that hold between concepts. However, related studies that exploited domain knowledge are restrictive with regard to the expressive power offered by ontology. Our contribution consists to define the syntax and the semantics of a pattern language which exploits knowledge embedded in an ontology during the process of mining sequential patterns. The language offers a set of primitives for pattern description and manipulation. Our data mining technique explores the pattern space level by level using a set of navigation primitives which take into account the generalization/spĂ©cialization links that hold between concepts (and relationships) contained in patterns at different abstraction levels. ln order to validate our approach and analyze the performance and scalability of the proposed algorithm, we developed the OntoMiner plateform. Throughout this thesis, the potential of our mining approach was illustrated with an example of Web recommendation. We came to the conclusion that taking into account concepts relationships of an ontology during the process of data mining allows the generation of more relevant patterns and leads to better recommendations than conventional approaches for sequential pattern mining or recommendation making .LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF
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