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Séance de cours

Attribution de Dirichlet latent

Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours présente l'allocation de Dirichlet latente (LDA) comme une méthode de pointe pour l'extraction de concepts, expliquant son modèle génératif probabiliste et le processus de génération de documents à l'aide d'un mélange de sujets. Il couvre lidentification des sujets, linterprétabilité des sujets et lutilisation de modèles de sujets dans lapprentissage non supervisé, la récupération de documents et la classification de documents.

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Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Concepts associés (20)

Document retrieval

Document retrieval is defined as the matching of some stated user query against a set of free-text records. These records could be any type of mainly unstructured text, such as newspaper articles, real estate records or paragraphs in a manual. User queries can range from multi-sentence full descriptions of an information need to a few words. Document retrieval is sometimes referred to as, or as a branch of, text retrieval. Text retrieval is a branch of information retrieval where the information is stored primarily in the form of text.

Topic model

vignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab

Recherche d'information

La recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.

Classification et catégorisation de documents

La classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.

Pertinence d'un document

Une recherche scientifique ne peut avoir cette qualité de « scientifique » qu’après avoir répondu à un ensemble de critères. Parmi ces critères, la pertinence occupe une place primordiale, elle constitue la moelle épinière de toute recherche académique. En effet, c’est le degré de la pertinence qui donne beaucoup de crédibilité à un tel document. Par elle ce dernier aura beaucoup de chance d’être publiée et d’être tenue comme référence scientifique de recherche.

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Séances de cours associées (43)

Incorporer des modèles : concepts et récupération

Couvre les modèles d'intégration pour la récupération de documents, l'indexation sémantique latente, le SVD et les modèles thématiques.

Texte de manipulation: Récupération de documents et classification

Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets dans l'analyse de texte à l'aide de modèles d'apprentissage supervisé et de sacs de mots.

Traitement de données texte: bases et techniques

Présente les bases du traitement de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets.

Recherche et classification de documents

Couvre la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés tels que BERT.

Texte de manipulation : Récupération de documents, classification, analyse des sentiments

Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.

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Concepts associés (20)

Document retrieval

Topic model

Recherche d'information

Classification et catégorisation de documents

Pertinence d'un document

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