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1 LIPN - Laboratoire d-Informatique de Paris-Nord

Abstract : Since the early eighties, statistical methods and, more specifically, the machine learning for textual data processing have known a considerable growth of interest. This is mainly due to the fact that the number of documents to process is growing exponentially. Thus, expert-based methods have become too costly, losing the research focus to the profit of machine learning-based methods.In this thesis, we focus on two main issues. The first one is the processing of semi-structured textual data with kernel-based methods. We present, in this context, a semantic kernel for documents structured by sections under the XML format. This kernel captures the semantic information with the use of an external source of knowledge e.g., a thesaurus. Our kernel was evaluated on a medical document corpus with the UMLS thesaurus. It was ranked in the top ten of the best methods, according to the F1-score, among 44 algorithms at the 2007 CMC Medical NLP International Challenge. The second issue is the study of the use of latent concepts extracted by statistical methods such as the Latent Semantic Analysis LSA. We present, in a first part, kernels based on linguistic concepts from external sources and on latent concepts of the LSA. We show that a kernel integrating both kinds of concepts improves the text categorization performances. Then, in a second part, we present a kernel that uses local LSAs to extract latent concepts. Local latent concepts are used to have a more finer representation of the documents.

Résumé : Depuis le début des années 80, les méthodes statistiques et, plus spécifiquement, les méthodes d-apprentissage appliquées au traitement de données textuelles connaissent un intérêt grandissant. Cette tendance est principalement due au fait que la taille des corpus est en perpétuelle croissance. Ainsi, les méthodes utilisant le travail d-experts sont devenues des processus coûteux perdant peu à peu de leur popularité au profit des systèmes d-apprentissage.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons principalement à deux axes.Le premier axe porte sur l-étude des problématiques liées au traitement de données textuelles structurées par des approches à base de noyaux. Nous présentons, dans ce contexte, un noyau sémantique pour les documents structurés en sections notamment sous le format XML. Le noyau tire ses informations sémantiques à partir d-une source de connaissances externe, à savoir un thésaurus. Notre noyau a été testé sur un corpus de documents médicaux avec le thésaurus médical UMLS. Il a été classé, lors d-un challenge international de catégorisation de documents médicaux, parmi les 10 méthodes les plus performantes sur 44. Le second axe porte sur l-étude des concepts latents extraits par des méthodes statistiques telles que l-analyse sémantique latente LSA. Nous présentons, dans une première partie, des noyaux exploitant des concepts linguistiques provenant d-une source externe et des concepts statistiques issus de la LSA. Nous montrons qu-un noyau intégrant les deux types de concepts permet d-améliorer les performances. Puis, dans un deuxième temps, nous présentons un noyau utilisant des LSA locaux afin d-extraire des concepts latents permettant d-obtenir une représentation plus fine des documents.

en fr

Keywords : Machine Learning Kernels Support Vector Machine Text categorization Semantic Similarity Measures

Mots-clés : Apprentissage Noyaux Séparateurs à Vaste Marge Catégorisation de texte Mesure de Similarité Sémantique





Autor: Sujeevan Aseervatham -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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