Modèles statistiques pour l'accès à l'information textuelle - Grand Format

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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.

Caractéristiques

  • Date de parution
    25/05/2011
  • Editeur
  • Collection
    Recherche d'information et web
  • ISBN
    978-2-7462-2497-1
  • EAN
    9782746224971
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    482 pages
  • Poids
    0.71 Kg
  • Dimensions
    15,6 cm × 23,4 cm × 2,5 cm

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À propos des auteurs

Eric Gaussier, professeur à l'université Grenoble 1, est ingénieur en mathématiques appliquées (Ecole Centrale Paris) et docteur en informatique. Il conduit ses recherches en apprentissage automatique et modélisation de l'information au sein du Laboratoire d'Informatique de Grenoble. François Yvon est ingénieur (Ecole Polytechnique, ENSAE) et docteur en informatique. Il est professeur à l'université de Paris Sud.
Ses activités de recherche portent sur la traduction statistique au sein du LIMSI/CNRS.

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