BM25t: a BM25 extension for focused information retrieval

25 pagesInternational audienceThis paper addresses the integration of XML tags into a term-weighting function for focused XML Information Retrieval (IR). Our model allows us to consider a certain kind of structural information: tags that represent a logical structure (e.g. title, section, paragraph, etc.) as well as other tags (e.g. bold, italic, center, etc.). We take into account the influence of a tag by estimating the probability for this tag to distinguish relevant terms from the others. Then, these weights are integrated in a term-weighting function. Experiments on a large collection from the INEX 2008 XML IR evaluation campaign showed improvements on focused XML retrieval

Prise en Compte de la Structure des Documents pour la Découverte d'Informations Inattendues

National audienceDans cet article nous nous intéressons à la prise en compte de la structure des documents dans un processus de découverte d'informations inattendues au sein d'un corpus de documents textuels. Faisant suite à un premier travail visant à concevoir et implanter des mesures d'inattendu dans un système baptisé UnexpectedMiner, nous avons cherché à améliorer les performances de celui-ci en prenant en compte la structure des documents analysés. Chaque partie des documents est ainsi pondérée par des coefficients dont les valeurs sont déterminées par un algorithme d'optimisation. Ces coefficients sont alors intégrés dans les mesures d'inattendu utilisées par UnexpectedMiner pour déterminer si un document présente un caractère inattendu ou pas. Les performances de notre nouveau système sont évaluées et mettent en évidence les améliorations de performances induites par la prise en compte de la structure des documents

SoftJaccard: une mesure de similarité entre ensembles de chaînes de caractères pour l'unification d'entités nommées

National audienceParmi les mesures de similarité classiques utilisables sur des ensembles figure l'indice de Jaccard. Dans le cadre de cet article, nous en proposons une extension pour comparer des ensembles de chaînes de caractères. Cette mesure hybride permet de combiner une distance entre chaînes de caractères, telle que la distance de Levenstein, et l'indice de Jaccard. Elle est particulièrement adaptée pour mettre en correspondance des champs composés de plusieurs chaînes de caractères, comme par exemple, lorsqu'on se propose d'unifier des noms d'entités nommées

UJM at INEX 2009 XML Mining Track

8 pagesInternational audienceThis paper reports our experiments carried out for the INEX XML Mining track 2009, consisting in developing categorization methods for multi-labeled XML documents. We represent XML documents as vectors of indexed terms. The purpose of our experiments is twofold: firstly we aim to compare strategies that reduce the index size using an improved feature selection criteria CCD. Secondly, we compare a thresholding strategy (MCut) we proposed with common RCut, PCut strategies. The index size was reduced in such a way that the results were less good than expected. However, we obtained good improvements with the MCut thresholding strategy

Using Proximity and Tag Weights for Focused Retrieval in Structured Documents

International audienceFocused information retrieval is concerned with the retrieval of small units of information. In this context, the structure of the documents as well as the proximity among query terms have been found useful for improving retrieval effectiveness. In this article, we propose an approach combining the proximity of the terms and the tags which mark these terms. Our approach is based on a Fetch and Browse method where the fetch step is performed with BM25 and the browse step with a structure enhanced proximity model. In this way, the ranking of a document depends not only upon the existence of the query terms within the document but also upon the tags which mark these terms. Thus, the document tends to be highly relevant when query terms are close together and are emphasized by tags. The evaluation of this model on a large XML structured collection provided by the INEX 2010 XML IR evaluation campaign shows that the use of term proximity and structure improves the retrieval effectiveness of BM25 in the context of focused information retrieval

Integrating structure in the probabilistic model for Information Retrieval

International audienceIn databases or in the World Wide Web, many documents are in a structured format (e.g. XML). We propose in this article to extend the classical IR probabilistic model in order to take into account the structure through the weighting of tags. Our approach includes a learning step in which the weight of each tag is computed. This weight estimates the probability that the tag distinguishes the terms which are the most relevant. Our model has been evaluated on a large collection during INEX IR evaluation campaigns

Impact de l'information visuelle pour la Recherche d'Images par le contenu et le contexte

15 pagesNational audienceLes documents multimédia composés de texte et d'images sont de plus en plus présents grâce à Internet et à l'augmentation des capacités de stockage. Cet article présente un modèle de représentation de documents multimédia qui combine l'information textuelle et l'information visuelle. En utilisant une approche par sac de mot, un document composé de texte et d'image peut être décrit par des vecteurs correspondant à chaque type d'information. Pour une requête multimédia donnée, une liste de documents pertinents est retournée en combinant linéairement les résultats obtenus séparément sur chaque modalité. Le but de cet article est d'étudier l'impact, sur les résultats, du poids attribué à l'information visuelle par rapport à l'information textuelle. Des expérimentations, réalisées sur la collection multimédia ImageCLEF extraite de l'encyclopédie Wikipedia, montrent que les résultats peuvent être améliorés après une première étape d'apprentissage de ce poids

UJM at INEX 2008 XML mining Track

International audienceThis paper reports our experiments carried out for the INEX XML Mining track, consisting in developing categorization (or classification) and clustering methods for XML documents. We represent XML documents as vectors of index terms. For our first participation, the purpose of our experiments is twofold: Firstly, our overall aim is to set up a categorization text only approach that can be used as a baseline for further work which will take into account the structure of the XML documents. Secondly, our goal is to define two criteria based on terms distribution for reducing the size of the index. Results of our baseline are good and using our two criteria, we improve these results while we slightly reduce the index term. The results are slightly worse when we reduce sharply the index of terms

UJM at CLEF in Author Verification based on optimized classification trees

http://ceur-ws.org/Vol-1180/CLEF2014wn-Pan-FreryEt2014.pdfInternational audienceThis article describes our proposal for the Author Identification task in the PAN CLEF Challenge 2014. We have adopted a machine learning ap- proach based on several representations of the texts and on optimized decision trees which have as entry various attributes and which are learned for every train- ing corpus separately for this classification task. Our method ranked us at the 2nd place with an overall AUC of 70.7%, and C@1 of 68.4% and, between the 1st and the 6th place on the six corpora