Modèles statistiques pour l'accès à l' information textuelle

François YVON, Eric Gaussier - Collection Recherche d'information et web

Parution le 25/05/2011

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Résumé

Cet ouvrage présente les modèles statistiques récemment développés au sein de diverses communautés pour accéder à l'information contenue dans des collections textuelles. Les problématiques considérées sont liées aux applications visant à faciliter l'accès à l'information : recherche et extraction d'information , catégorisation et classification de textes , détection et classification d'opinions , aide à la compréhension : résumé automatique, traduction automatique, visualisation.
Afin de donner au lecteur une description aussi complète que possible, l'accent est mis sur les modèles probabilistes utilisés dans les applications concernées, en exposant la relation entre modèles et applications et en illustrant le comportement de chaque modèle sur des collections réelles.
Modèles statistiques pour l'accès à l'information textuelle est organisé autour de quatre thématiques : la recherche d'information et les modèles d'ordonnancement, la classification et le clustering (régression logistique, méthodes à noyaux, champ markoviens, etc.), le multilinguisme et la traduction automatique et les applications émergentes comme l'exploration d'information.

L'auteur - Eric Gaussier

Eric Gaussier, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes, est titulaire d'un diplôme en Mathématiques Appliquées de l'école Centrale Paris et d'une thèse en Informatique de l'université Paris 7.

Ses travaux de recherche s'inscrivent dans la Science des données, au carrefour de l'apprentissage statistique, de la recherche d'information et du traitement automatique des langues. Il est co-auteur de nombreux articles et brevets dans ces domaines et dirige actuellement le laboratoire d'Informatique de Grenoble.

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Caractéristiques techniques

	PAPIER	NUMERIQUE
Éditeur(s)	Hermès - Lavoisier
Auteur(s)	François YVON, Eric Gaussier
Collection	Recherche d'information et web
Parution	25/05/2011	24/05/2011
Nb. de pages	-	482
Format	15.6 x 23.4	-
Poids	710g	-
Contenu	-	PDF
EAN13	9782746224971	9782746241817