Expansion de requêtes à base de motifs et de Word Embeddings pour améliorer la recherche de microblogs

International audienceSocial microblogging services have an especially significant role in our society. Twitter is one of the most popular microblogging sites used by people to find relevant information (e.g., breaking news, popular trends, information about people of interest, etc). In this context, retrieving information from such data has recently gained growing attention and opening new challenges. However, the size of such data and queries is usually short and may impact the search result. Query Expansion (QE) has the main task in this issue. In fact, words can have different meanings where only one is used for a given context. In this paper, we propose a QE method by considering the meaning of the context. Thus, we use patterns and Word Embeddings to expand users' queries. We experiment and evaluate the proposed method on the TREC dataset. Results show the effectiveness of the proposed approach and signify the combination of patterns and word embedding for enhanced microblog retrieval.Les services sociaux de microblogging jouent un rôle important dans notre société. Twitter est l'une des plateformes de microblogging les plus populaires, utilisées par les internautes pour trouver des informations pertinentes (sujets d'actualité, tendances populaires, informations sur certains internautes, etc.). Dans ce contexte, la recherche d'information provenant de telles données a récemment gagné un intérêt majeur et ouvert de nouveaux défis. Cependant, la taille de ces données ainsi que des requêtes est généralement courte et peut avoir un impact sur le résultat de la recherche. Cette dernière peut être améliorée à l'aide de l'expansion de requêtes. En effet, les mots peuvent avoir plusieurs sens dont un seul est utilisé pour un contexte donné. Dans cet article, nous proposons une méthode d'expansion de requêtes prenant en compte le sens du contexte. Nous utilisons les motifs et les plongements de mots pour étendre les requêtes des utilisateurs. L'évaluation expérimentale de la méthode proposée est menée sur la collection TREC. Les résultats montrent l'efficacité de l'approche en combinant des motifs avec des plongements de mots pour améliorer significativement la recherche de microblog

OLGA SÁNCHEZ RODRÍGUEZ [Material gráfico]

ÁLBUM FAMILIAR CASA DE COLÓNCopia digital. Madrid : Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Subdirección General de Coordinación Bibliotecaria, 201

Classification probabiliste des Tweets Suspects

International audienc

Patterns Based Query Expansion for Enhanced Search on Twitter Data

International audienceSocial microblogging services have an especially significant role in our society. Twitter is one of the most popular microblogging sites used by people to find relevant information (e.g., breaking news, popular trends, information about people of interest, etc). In this context, retrieving information from such data has recently gained growing attention and opened new challenges. However, the size of such data and queries is usually short and may impact the search result. Query Expansion (QE) has a main task in this issue. In fact, words can have different meanings where only one is used for a given context. In this paper, we propose a QE method by considering the meaning of the context. Thus, we use patterns and Word Embeddings to expand users’ queries. We experiment and evaluate the proposed method on the TREC 2011 dataset containing approximately 16 million tweets and 49 queries. Results revealed the effectiveness of the proposed approach and show the interest of combining patterns and word embedding for enhanced microblog retrieval

Classification probabiliste des Tweets Suspects

International audienc

Expansion de requêtes à base de motifs et de Word Embeddings pour améliorer la recherche de microblogs

International audienceSocial microblogging services have an especially significant role in our society. Twitter is one of the most popular microblogging sites used by people to find relevant information (e.g., breaking news, popular trends, information about people of interest, etc). In this context, retrieving information from such data has recently gained growing attention and opening new challenges. However, the size of such data and queries is usually short and may impact the search result. Query Expansion (QE) has the main task in this issue. In fact, words can have different meanings where only one is used for a given context. In this paper, we propose a QE method by considering the meaning of the context. Thus, we use patterns and Word Embeddings to expand users' queries. We experiment and evaluate the proposed method on the TREC dataset. Results show the effectiveness of the proposed approach and signify the combination of patterns and word embedding for enhanced microblog retrieval.Les services sociaux de microblogging jouent un rôle important dans notre société. Twitter est l'une des plateformes de microblogging les plus populaires, utilisées par les internautes pour trouver des informations pertinentes (sujets d'actualité, tendances populaires, informations sur certains internautes, etc.). Dans ce contexte, la recherche d'information provenant de telles données a récemment gagné un intérêt majeur et ouvert de nouveaux défis. Cependant, la taille de ces données ainsi que des requêtes est généralement courte et peut avoir un impact sur le résultat de la recherche. Cette dernière peut être améliorée à l'aide de l'expansion de requêtes. En effet, les mots peuvent avoir plusieurs sens dont un seul est utilisé pour un contexte donné. Dans cet article, nous proposons une méthode d'expansion de requêtes prenant en compte le sens du contexte. Nous utilisons les motifs et les plongements de mots pour étendre les requêtes des utilisateurs. L'évaluation expérimentale de la méthode proposée est menée sur la collection TREC. Les résultats montrent l'efficacité de l'approche en combinant des motifs avec des plongements de mots pour améliorer significativement la recherche de microblog

Geo-FUZZ: Fuzzy-based algorithm for suspicious geo-tagged tweets detection

International audienc

Leveraging uncertainty modeling for suspicious tweets detection

International audienc

New stratigraphic data from the Cretaceous Basin of Guir (Bechar, South-Western Algeria)

Benyoucef Madani, Malti Fatima Zohra, Bensalah Mustapha, Bendella Mohamed. New stratigraphic data from the Cretaceous Basin of Guir (Bechar, South-Western Algeria). In: Documents des Laboratoires de Géologie, Lyon, n°164, 2008. Mid-Mesozoic life and environments. Cognac (France), June 24th-28th 2008. pp. 19-22

Callovo-Oxfordian ichnofacies of Takhmaret Area (Saida Mounts, Western-North Algeria)

Bendella Mohamed, Benhamou Miloud, Benyoucef Madani, Malti Fatima Zohra, El Habib Hadj. Callovo-Oxfordian ichnofacies of Takhmaret Area (Saida Mounts, Western-North Algeria). In: Documents des Laboratoires de Géologie, Lyon, n°164, 2008. Mid-Mesozoic life and environments. Cognac (France), June 24th-28th 2008. pp. 15-18