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Modèle neuronal tripartite pour la représentation de documents

Nguyen, Gia Hung and Tamine-Lechani, Lynda and Soulier, Laure and Souf, Nathalie Modèle neuronal tripartite pour la représentation de documents. (2018) In: 15e Conference francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2018), 14 May 2018 - 18 May 2018 (Rennes, France).

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Abstract

De nombreux travaux en recherche d’information (RI) ont montré que l’utilisation des sources d’évidence provenant de ressources sémantiques externes pourrait améliorer la performance de l’appariement. Par ailleurs, les approches neuronales sont devenues des modèles de référence qui permettent de capturer à partir des corpus, la sémantique latente des mots qui peut être injectée dans les modèles RI. Ce papier présente un modèle qui a pour but de réduire le fossé sémantique en RI en combinant ces deux sources d’évidence. C’est un modèle neuronal tripartite pour la représentation sémantique de documents qui exploite des connaissances explicites pour régulariser conjointement l’apprentissage de représentations des mots, des concepts et des documents. Nous montrons l’efficacité de notre modèle sur différentes tâches de RI.

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
Additional Information:ARIA : Association Francophone de Recherche d'Information et Applications
Audience (conference):National conference proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Other partners > Sorbonne Université (FRANCE)
Other partners > Université Pierre et Marie Curie, Paris 6 - UPMC (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UT3 (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Laboratory name:
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Deposited On:26 Sep 2019 10:18

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