Validation syntaxique de relations sémantiques pour la RI

National audienceAvec l'objectif d'améliorer la précision des systèmes de recherche d'information, c'est-à-dire les premiers résultats retrouvés par le système, des travaux se sont basés sur des indexations structurées des documents, à base d'arbres ou de graphes. La plupart de ces travaux utilisent comme index des structures uniques et certaines. Les décisions qui ont amené à la sélection de certaines informations lors de la création de la structure à partir du texte ne sont plus disponibles et ne sont pas utilisées. Ce type d'information nous parait pourtant essentiel pour obtenir des résultats précis. Nous proposons ici une méthode permettant de donner un poids d'extraction à des relations sémantiques à partir des éléments syntaxiques qui les composent dans le texte. Pour valider ce poids, nous intégrerons cette pondération dans un modèle de recherche d'information basé sur des graphes de concepts et nous évaluerons ce modèle sur la collection CLEF-Image 2005

Intégration de connaissances syntaxiques dans les modèles de langue pour la RI

International audienceEn Recherche d'Information (RI) les méthodes purement statistiques basées sur des distributions de mots-clef ont actuellement atteint une limite. Cette limite n'est franchissable que par l'apport massif de connaissances extérieures au sein du système de RI. Nos travaux portent sur l'utilisation en RI des liens de niveaux syntaxiques entre les termes. Nous considérons ainsi les dépendances syntaxiques contenues dans l'arbre de dépendance produit par des analyseurs syntaxiques de surface. Pour intégrer ces informations en RI, le contexte des modèles de langue nous semble favorable. En effet, l'aspect théorique des modèles de langue est très intéressant, il est adaptable et permet l'intégration de nouvelles connaissances. Nous présentons ici, l'intégration des liens syntaxiques au sein d'un modèle de langue. Ce modèle est évalué sur une partie de la collection de CLEF. Les résultats montrent que l'intégration des dépendances syntaxiques abaisse les performances du système de RI. Face à ces résultats, nous souhaitons pour la suite de ces travaux nous orienter vers l'apport d'information de niveau plus sémantique

Vers l'exploitation d'analyse de dépendance en recherche d'information précise

National audienceNous présentons une étude sur l'utilisation des dépendances syntaxiques pour la tâche de Recherche d'Information (RI). Ces dépendances sont extraites automatiquement des textes par des processus du Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN). Nous cherchons à déterminer si leur utilisation peut être bénéfique en recherche d'information. Pour cela, nous étudions les différentes utilisations des dépendances dans les systèmes de RI. Après avoir décrit ces systèmes, nous présentons et expérimentons une indexation par dépendances syntaxiques. Nous étudions la répartition des dépendances sur le corpus, sélectionnons les dépendances intéressantes pour la RI et testons leurs utilisation en RI sur différentes langues. Les différentes expérimentations montrent l'utilisabilité des dépendances mais aussi la difficulté de leur intégration dans une tâche de RI

Using Syntactic Dependency and Language Model X-IOTA IR System for CLIPS Mono and Bilingual Experiments in CLEF 2005

International audienceThis document describes the CLIPS experiments done for the CLEF 2005 campaign. We use surface-syntactic parser in order to extract new indexing terms. These terms are syntactic dependencies. Our goal is to evaluate their interest for an information retrieval task. We used them under different forms in different information retrieval models, particularly in a language model. For the bilingual part we tried two simple tests on Spanish and German to French evaluation, for the translation we use a lemmatization and a dictionary

Modèle de langue visuel pour la reconnaissance de scènes

National audienceWe describe here a method to use a graph language modeling approach for imageretrieval and image categorization. Since photographic images are 2D data, we first use im- age regions (mapped to automatically induced concepts) and then spatial relationships between these regions to build a complete image graph representation. Our method deals with different scenarios, where isolated images or groups of images are used for training or testing. The results obtained on an image categorization problem show (a) that the procedure to automatically induce concepts from an image is effective, and (b) that the use of spatial relationships, in addition to concepts, for representing an image content helps improve the classifier accuracy. This approach extends the language modeling approach to information retrieval to the problem of graph-based image retrieval and categorization, without considering image annotations.Dans cet article, nous décrivons une méthode pour utiliser un modèle de langue sur des graphes pour la recherche et la catégorisation d'images. Nous utilisons des régions d'images (associées automatiquement à des concepts visuels), ainsi que des relations spatiales entre ces régions, lors de la construction de la représentation sous forme de graphe des images. Notre méthode gère différents scénarios, selon que des images isolées ou groupées soient utilisés comme base d'apprentissage ou de tests. Les résultats obtenus sur un problème de catégorisation d'images montre (a) que la procédure automatique qui associe les concepts à une image est efficace, et (b) que l'utilisation des relations spatiales, en plus des concepts, permet d'améliorer la qualité de la classification. Cette approche présente donc une extension du modèle de langue classique en recherche d'information pour traiter le problème de recherche et de catégorisation d'images représentées par des graphes sans se préoccuper des annotations d'images

Relations explicites entre différentes représentations d'image dans un modèle de graphe visuel

National audienceThis paper presents a novel approach, the first to our knowledge, that exploits a complete extension of the language modeling approach from information retrieva l to the problem of graph-based image retrieval and categorization. Since photographic images are 2D data, we first use image regions and local interest points (mapped to automatically induced concepts) and then relationships between these regions to build a complete graph representation of images. The results obtained on categorizing of RobotVision collection from Im ageCLEF 2009 (containing of 5 rooms in an indoor environment) show that (a) the procedure to automatically induce concepts from an image is effective, and (b) the use of spatial relationships, in addition to concepts, for representing an image content helps improve the classifier accuracy.Nous présentons dans ce papier une nouvelle méthode pour exploiter la relation entre différents niveaux de représentation d'image afin de compléter le modèle de graphe visuel. Le modèle de graphe visuel est une extension du modèle de langue classique en recherche d'information. Nous utilisons des régions d'images et des points d'intérêts (associées automatiquement à des concepts visuels), ainsi que des relations entre ces concepts, lors de la construction de la représentation sous forme de graphe. Les résultats obtenus sur catégorisation de la collection RobotVision de la compétition d'ImageCLEF 2009 (contenant 5 pièces dans un environnement à l'intérieur du bâtiment) montrent que (a) la procédure de l'induction automatique des concepts d'une image est efficace, et (b) l'utilisation des inter-relations entre 2 niveaux de représentation, en plus de concepts, permet d'améliorer le taux de reconnaissance

Multiplying Concept Sources for Graph Modeling

C. Peters, V. Jijkoun, T. Mandl, H. Muller, D.W. Oard, A. Peñas, V. Petras, D. Santos, (Eds.)International audienceno abstrac

Modélisation de relations dans l'approche modèle de langue en recherche d'information

International audienceNous abordons dans cet article le problème de la prise en compte de relations (par exemple de nature syntaxique ou sémantique) dans un modèle de langues en recherche d'information. En particulier, nous proposons, sur la base du modèle de langue, un cadre complet pour la prise en compte de relations, étiquetées ou non. Afin d'illustrer ce cadre, nous avons conduit une série d'expériences fondées sur différentes indexations structurées (grammaire de dépendances et graphes de relations entre concepts) dans le domaine médical. Nos résultats montrent que l'intégration d'information sur les relations entre termes améliore la qualité d'un système de recherche d'information sur la précision à 5 documents. Ils confirment aussi le bien-fondé du modèle que nous proposons

Revisiting the dependence language model for information retrieval

International audienceno abstrac

Modélisation de relations dans l'approche modèle de langue en recherche d'information

International audienceNous abordons dans cet article le problème de la prise en compte de relations (par exemple de nature syntaxique ou sémantique) dans un modèle de langues en recherche d'information. En particulier, nous proposons, sur la base du modèle de langue, un cadre complet pour la prise en compte de relations, étiquetées ou non. Afin d'illustrer ce cadre, nous avons conduit une série d'expériences fondées sur différentes indexations structurées (grammaire de dépendances et graphes de relations entre concepts) dans le domaine médical. Nos résultats montrent que l'intégration d'information sur les relations entre termes améliore la qualité d'un système de recherche d'information sur la précision à 5 documents. Ils confirment aussi le bien-fondé du modèle que nous proposons