Plagiarism detection using information retrieval and similarity measures based on image processing techniques

This paper describes the Barcelona Media Innovation Center participation in the 2nd International Competition on Plagiarism Detection. Particularly, our system focused on the external plagiarism detection task, which assumes the source documents are available. We present a two-step a approach. In the first step of our method, we build an information retrieval system based on Solr/Lucene, segmenting both suspicious and source documents into smaller texts.We perform a search based on bag-of-words which provides a first selection of potentially plagiarized texts. In the second step, each promising pair is further investigated. We implemented a sliding window approach that computes cosine distances between overlapping text segments from both the source and suspicious documents on a pair wise basis. As a result, a similarity matrix between text segments is obtained, which is smoothed by means of low-pass 2-D filtering. From the smoothed similarity matrix, plagiarized segments are identified by using image processing techniques. Our results were placed in the middle of the official ranking, which considered together two types of plagiarism: intrinsic and external.Postprint (published version

Automatic Classification of Queries by Expected Retrieval Performance

International audienceThis paper presents a method for automatically predicting a degree of average relevance of a retrieved document set returned by a retrieval system in response to a query. For a given retrieval system and document collection, prediction is conceived as query classification. Two classes of queries have been defined: easy and hard. The split point between those two classes is the median value of the average precision over the query collection. This paper proposes several classifiers that select useful features among a set of candidates and use them to predict the class of a query. Classifiers are trained on the results of the systems involved in the TREC 8 campaign. Due to the limited number of available queries, training and test are performed with the leave-one-out and 10-fold cross-validation methods. Two types of classifiers, namely decision trees and support vector machines provide particularly interesting results for a number of systems. A fairly high classification accuracy is obtained using the TREC 8 data (more than 80% of correct prediction in some settings)

Vers une prédiction automatique de la difficulté d'une question en langue naturelle

International audienceNous proposons et testons deux méthodes de prédiction de la capacité d'un système à répondre à une question factuelle. Une telle prédiction permet de déterminer si l'on doit initier un dialogue afin de préciser ou de reformuler la question posée par l'utilisateur. La première approche que nous proposons est une adaptation d'une méthode de prédiction dans le domaine de la recherche documentaire, basée soit sur des machines à vecteurs supports (SVM) soit sur des arbres de décision, avec des critères tels que le contenu des questions ou des documents, et des mesures de cohésion entre les documents ou passages de documents d'où sont extraits les réponses. L'autre approche vise à utiliser le type de réponse attendue pour décider de la capacité du système à répondre. Les deux approches ont été testées sur les données de la campagne Technolangue EQUER des systèmes de questions-réponses en français. L'approche à base de SVM est celle qui obtient les meilleurs résultats. Elle permet de distinguer au mieux les questions faciles, celles auxquelles notre système apporte une bonne réponse, des questions difficiles, celles restées sans réponses ou auxquelles le système a répondu de manière incorrecte. A l'opposé on montre que pour notre système, le type de réponse attendue (personnes, quantités, lieux...) n'est pas un facteur déterminant pour la difficulté d'une question

Multimodal music mood classification using audio and lyrics

In this paper we present a study on music mood classification using audio and lyrics information. The mood of a song is expressed by means of musical features but a relevant part also seems to be conveyed by the lyrics. We evaluate each factor independently and explore the possibility to combine both, using Natural Language Processing and Music Information Retrieval techniques. We show that standard distance-based methods and Latent Semantic Analysis are able to classify the lyrics significantly better than random, but the performance is still quite inferior to that of audio-based techniques. We then introduce a method based on differences between language models that gives performances closer to audio-based classifiers. Moreover, integrating this in a multimodal system (audio+text) allows an improvement in the overall performance. We demonstrate that lyrics and audio information are complementary, and can be combined to improve a classification system. 1

Apprentissage et décision automatique en recherche documentaire (prédiction de difficulté de requêtes et sélection de modèle de recherche)

Cette thèse se situe dans la problématique de la recherche documentaire. Dans ce domaine, chaque besoin en information est exprimé par un utilisateur sous la forme d'une requête en langage naturel. Il existe différentes approches pour traiter ces requêtes, mais les systèmes actuels utilisent généralement une méthode unique, indépendante des caractéristiques de la requête. On peut pourtant montrer de façon expérimentale que la performance relative d'une technique de recherche sur une autre peut varier considérablement suivant la requête traitée. Nous avons abordé cette thématique en proposant des méthodes qui permettent de repérer automatiquement les requêtes qui posent des difficultés particulières au système utilisé, afin de permettre un traitement spécifique et adapté. Nous avons ainsi dégagé un certain nombre de fonctions de prédiction de qualité qui obtiennent des résultats comparables à ceux publiés récemment par d'autres équipes de recherche. La particularité et originalité de ce travail a consisté à étudier la combinaison de ces différentes mesures. En utilisant des méthodes de classification automatique, nous avons obtenu des prédictions relativement fiables sur la base de mesures qui individuellement ont un pouvoir de discrimination considérablement plus faible. Au-delà de la prédiction de difficulté des requêtes, nous avons utilisé nos méthodes pour adapter le processus de recherche à la requête poséeAVIGNON-BU Centrale (840072102) / SudocSudocFranceF