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.
Collection : Recherche d'information et web
Publication : 24 mai 2011
Édition : 1re édition
Intérieur : Couleur, Noir & blanc
Support(s) : eBook [PDF], eBook
Contenu(s) : PDF
Protection(s) : Marquage social (PDF)
Taille(s) : 8,75 Mo (PDF)
Langue(s) : Français
Code(s) CLIL : 3204
EAN13 eBook [PDF] : 9782746241817
EAN13 (papier) : 9782746224971