MRIM-LIG at ImageCLEF 2009: Robotvision, Image annotation and retrieval tasks

International audienceThis paper describes mainly the experiments that have been conducted by the MRIM group at the LIG in Grenoble for the the ImageCLEF 2009 campaign, focusing on the work done for the Robotvision task. The proposal for this task is to study the behaviour of a generative approach inspired by the language model of information retrieval. To fit with the specificity of the Robotvi- sion task, we added post-processing in a way to tackle with the fact that images do belong only to several classes (rooms) and that image are not independent from each others (i.e., the robot cannot in one second be in three different rooms). The results obtained still need improvement, but the use of such language model in the case of Robotvision is showed. Some results related to the Image Retrieval task and the Image annotation task are also presented

MRIM-LIG at ImageCLEF 2009: Robotvision, Image annotation and retrieval tasks

International audienceThis paper describes mainly the experiments that have been conducted by the MRIM group at the LIG in Grenoble for the the ImageCLEF 2009 campaign, focusing on the work done for the Robotvision task. The proposal for this task is to study the behaviour of a generative approach inspired by the language model of information retrieval. To fit with the specificity of the Robotvi- sion task, we added post-processing in a way to tackle with the fact that images do belong only to several classes (rooms) and that image are not independent from each others (i.e., the robot cannot in one second be in three different rooms). The results obtained still need improvement, but the use of such language model in the case of Robotvision is showed. Some results related to the Image Retrieval task and the Image annotation task are also presented

Les supports de vocabulaires pour les systèmes de recherche d'information orientés précision : application aux graphes pour la recherche d'information médicale.

This Ph.D. explores a framework for the development of precision-oriented information retrieval (IR) models. This framework promotes the notion of vocabulary support to model expressive representations used by IR systems. Indeed few modelling framework are available to specify IR systems. We propose such a framework which focuses on the modelling of expressiveness. This framework can be used to choose or to compare models on their level of expressiveness.In this framework we are moving towards the use of an expressive representation of the text. For this, we propose two models that are using representations with strong expressiveness. Both models are based on graphs. Through these two models are similar on their expressiveness, they are opposed on their underlying models. Indeed, we implement our first model with a model derived from conceptual graphs, and the second one with a model derived from the language modelling approach to IR.To use these models on text, we propose the use of a two-step process based on language processing that promotes information coverage. The first step produces an intermediate representation of documents in which each sentence is represented by a graph. This step is domain dependent. The second step creates documents final representations from the intermediate one. We finally apply our two models on the medical domain. To do so, we use the meta-thesaurus UMLS and we propose several ways to build the intermediate representation of documents.The effectiveness of our model is proven by a number of experiments on the CLEF medical campaign. This campaign enables us to test our models in a real framework and to compare it to other teams.Cette thèse propose un cadre général pour développer des modèles orientés précision en recherche d'information (RI). Ce cadre s'appuie sur la notion de supports de vocabulaires pour modéliser l'expressivité des représentations utilisées en RI. Peu de cadres de modélisation sont disponibles dans ce domaine. Nous proposons un tel cadre axé sur la modélisation de l'expressivité et qui permet de choisir ou de comparer des modèles sur ce critère.Dans ce cadre nous nous orientons vers l'utilisation de représentations expressives du texte. Nous proposons deux modèles utilisant des représentations d'expressivité forte à base de graphes. Si ces deux modèles se ressemblent au niveau de l'expressivité, ils s'opposent sur leur modèle sous-jacent. Nous implémentons l'un des modèles par un modèle dérivé des graphes conceptuels et l'autre par un modèle original dérivé des modèles de langue de RI.Pour l'application de ces modèles sur du texte, nous proposons un processus en deux étapes basé sur des traitements de la langue qui favorise la couverture du document. La première étape, dépendante du domaine d'application, produit une représentation intermédiaire des documents où chaque phrase est représentée par un graphe. La deuxième étape crée les représentations finales des documents à partir de la représentation intermédiaire. Nous appliquons finalement nos modèles sur le domaine médical à l'aide du méta-thésaurus UMLS et en proposant plusieurs méthodes pour construire la représentation intermédiaire.L'efficacité de nos modèles est prouvée par des expérimentations sur la campagne d'évaluation CLEF médicale qui permet de tester nos modèles dans un cadre réel

Les supports de vocabulaires pour les systèmes de recherche d information orientés précision : application aux graphes pour la recherche d information médicale

Cette thèse propose un cadre général pour développer des modèles orientés précision en recherche d information (RI). Ce cadre s'appuie sur la notion de supports de vocabulaires pour modéliser l expressivité des représentations utilisées en RI. Peu de cadres de modélisation sont disponibles dans ce domaine. Nous proposons un tel cadre axé sur la modélisation de l expressivité et qui permet de choisir ou de comparer des modèles sur ce critère. Dans ce cadre nous nous orientons vers l utilisation de représentations expressives du texte. Nous proposons deux modèles utilisant des représentations d expressivité forte à base de graphes. Si ces deux modèles se ressemblent au niveau de l expressivité, ils s opposent sur leur modèle sous-jacent. Nous implémentons l un des modèles par un modèle dérivé des graphes conceptuels et l autre par un modèle original dérivé des modèles de langue de RI. Pour l'application de ces modèles sur du texte, nous proposons un processus en deux étapes basé sur des traitements de la langue qui favorise la couverture du document. La première étape, dépendante du domaine d application, produit une représentation intermédiaire des documents où chaque phrase est représentée par un graphe. La deuxième étape crée les représentations finales des documents à partir de la représentation intermédiaire. Nous appliquons finalement nos modèles sur le domaine médical à l'aide du méta-thésaurus UMLS et en proposant plusieurs méthodes pour construire la représentation intermédiaire. L efficacité de nos modèles est prouvée par des expérimentations sur la campagne d évaluation CLEF médicale qui permet de tester nos modèles dans un cadre réel.This Ph.D. explores a framework for the development of precision-oriented information retrieval (IR) models. This framework promotes the notion of vocabulary support to model expressive representations used by IR systems. Indeed few modelling framework are available to specify IR systems. We propose such a framework which focuses on the modelling of expressiveness. This framework can be used to choose or to compare models on their level of expressiveness. In this framework we are moving towards the use of an expressive representation of the text. For this, we propose two models that are using representations with strong expressiveness. Both models are based on graphs. Through these two models are similar on their expressiveness, they are opposed on their underlying models. Indeed, we implement our first model with a model derived from conceptual graphs, and the second one with a model derived from the language modelling approach to IR. To use these models on text, we propose the use of a two-step process based on language processing that promotes information coverage. The first step produces an intermediate representation of documents in which each sentence is represented by a graph. This step is domain dependent. The second step creates documents final representations from the intermediate one. We finally apply our two models on the medical domain. To do so, we use the meta-thesaurus UMLS and we propose several ways to build the intermediate representation of documents. The effectiveness of our model is proven by a number of experiments on the CLEF medical campaign. This campaign enables us to test our models in a real framework and to compare it to other teams.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

Visual language modeling for mobile localization: LIG participation in RobotVision'09

International audienc

Visual language modeling for mobile localization: LIG participation in RobotVision'09

International audienc

Approche statistique versus approche linguistique pour l'indexation sémantique des documents multilingues

National audienceApproche statistique versus approche linguistique pour l'indexation sémantique des documents multilingue

Analysis combination and pseudo relevance feedback in conceptual language model: LIRIS participation at ImageCLEFMed

This paper presents the LIRIS contribution to the CLEF 2009 medical retrieval task (i.e. ImageCLEFmed). Our model makes use of the textual part of the corpus and of the medical knowledge found in the Unified Medical Language System (UMLS) knowledge sources. As proposed in [6] last year, we used a conceptual representation for each sentence and we proposed a language modeling approach. We test two versions of conceptual unigram language model; one that use the log-probability of the query and a second one that compute the Kullback-Leibler divergence. We used different concept detection methods and we combine these detection methods on queries and documents. This year we mainly test the impact of the use of additional analysis on queries. We also test combinations on French queries where we combine translation and analysis, in order to solve the lack of French terms in UMLS, this provide good results close from the English ones. To complete these combinations we proposed a pseudo relevance method. This approach use the n first retrieve documents to form one pseudo query that is used in the Kullback-Leibler model to complete the original query. The results of this approach show that extending the queries with such an approach improves the results