Modèles statistiques pour l'accès à l' information textuelle

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.