A.Hammache Laboratoire LARI, Université Mouloud Mammeri Tizi-Ouzou

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1 Un modèle de langage mixte combinant les termes composés et les termes simples
A.Hammache Laboratoire LARI, Université Mouloud Mammeri Tizi-Ouzou M.Boughanem Laboratoire IRIT, Université Paul Sabatier Toulouse R. Ahmed-Ouamer Laboratoire LARI, Université Mouloud Mammeri Tizi-Ouzou. R2I –Tizi-Ouzou

2 Plan Contexte du travail Etat de l’art Approche proposée
Modèle de Langage (uni-gramme) Extensions du modèle Uni-gramme Approche proposée Expérimentation et évaluation Conclusion R2I –Tizi-Ouzou

3 Recherche d’information Modèle mixte termes composés
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Recherche d’information Domaine Meilleure représentation du contenu sémantique des documents et des requêtes Modèle de langage Framework Modèle mixte termes composés et termes simples R2I –Tizi-Ouzou

4 La Recherche d’Information
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion La Recherche d’Information Satisfaction d’un besoin en information d’un utilisateur, qui est exprimé par une requête, sur un ensemble de documents appelé collection ou corpus. Modèle de langage pour la RI cadre probabiliste pour la description du processus de la RI R2I –Tizi-Ouzou

5 Formule de Ranking LM (uni-gramme)
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Formule de Ranking LM (uni-gramme) des performances équivalentes voir supérieurs à celles des modèles classiques (vectoriel, probabiliste) . Limites de LM Clairsemence de données (Data Sparseness) Hypothèse d’indépendance (Terms independency assumption) R2I –Tizi-Ouzou

6 Réponses Data Sparseness Lissage (Smoothing) Techniques
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Réponses Data Sparseness Lissage (Smoothing) Sources de données Collection Cluster Techniques Dirichelet Interpolation backoff  R2I –Tizi-Ouzou

7 Utilisation de la dépendance entre termes.
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Réponses Terms independency assumption Utilisation de la dépendance entre termes. Idée : La requête est composée de plusieurs unités de termes (n-grammes) et utilise les occurrences des unités dans le document pour l’appariement [Gao et al. SIGIR 2004], [Metzler, D and Croft, W.B. SIGIR, 2005], [Shi, L., Nie, J. Y., SIGIR, 2009] Utilisation de la Proximité entre termes Idée : Utilisation des fonctions de proximités qui capturent la mesure dans laquelle les termes de recherche apparaissent proches les uns des autres dans un document [Tao, T., and Zhai, C. SIGIR, 2007], [Lv, Y., Zhai. C. SIGIR, 2009]. Utilisation d’unités d’indexation plus complexes Idée : Développement de modèles pour une représentation plus détaillée du contenu des documents et des requêtes, et cela par l’utilisation d’unités d’indexation plus complexes en plus de l’utilisation des termes simples. [Croft, W. B et al. SIGIR, 1991], [Mitra, C et al RIAO, 1997] R2I –Tizi-Ouzou

8 Objectif de l’approche
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Objectif de l’approche Mieux représenter le contenu sémantique des documents et des requêtes en introduisant une certaine sémantique dans leurs représentations. un modèle de langage mixte (LM_TC) qui combine les termes simples et les termes composés. R2I –Tizi-Ouzou

9 Avantages de l’approche
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Avantages de l’approche La pluparts des approches considèrent tous les n-grammes Seulement les termes composés sont considérés dans notre approche Pourquoi les termes composés ? moins ambigus Java  Ile de java  langage java Plus précis voiture   voiture électrique Dans ces approches Les n-grammes sont pondérés d’une manière uniforme Une nouvelle formule de pondération des termes composés : Fréquence de terme composé Fréquence des termes composants Dominance entre termes composants R2I –Tizi-Ouzou

10 Formalisation (Modèle de langage mixte)
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Formalisation (Modèle de langage mixte) Une requête Q et un document D son représentés dans le vocabulaire terme simple terme composé Formule de Ranking (combinaison des deux modèles) : Modèle document terme simple Modèle document terme composé 1-  1-α α R2I –Tizi-Ouzou

11 Formules correspondantes
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Formules correspondantes estimation de estimation de estimation de Diapositive 15 R2I –Tizi-Ouzou

12 Schéma de pondération des termes composé
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Schéma de pondération des termes composé Pas de schéma bien accepté pour la pondération des termes composés Des adaptations de schéma de pondération TF-IDF Pas de prise en compte de l’importance d’un terme composant dans ces adaptation dans la réalité un des termes composant peut être plus important que les autres Ordinateur personnel estimation de l’importance (dominance) d’un terme Nombre de document contenant Nombre de document dans la collection probabilité de dominance R2I –Tizi-Ouzou

13 intuition dans la pondération des termes composés :
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion intuition dans la pondération des termes composés  : Nous supposons que l’auteur d’un document utilise les termes composants isolément pour exprimer le terme composé comme abréviation après un nombre d’occurrences de terme composé. exemple : <DOC> <DOCNO> AP </DOCNO> <FILEID>AP-NR EST</FILEID> <FIRST>a e AM-APArts:Oscars-Overlooked Adv </FIRST> <SECOND>AM-AP Arts: Oscars-Overlooked, Adv 28,0723</SECOND> <TEXT> What do Charlie Chaplin, Greta Garbo, Cary Grant, Alfred Hitchcock and Steven Spielberg have in common? They have never won Academy Awards for their individual achievements. Such flagrant omissions are often cited by critics as evidence of the unfairness of Hollywood's highest prize. Oscar's 60-year history is filled with examples of the film world's highest achievers being overlooked by the Academy of Motion Picture Arts and Sciences. The latest casualties are directors James L. Brooks, whose movie ``Broadcast News'' was nominated though he wasn't, and Spielberg who was left out in the cold with his ``Empire of the Sun.'' Although ``Broadcast News'' won seven major nominations, including best picture and three acting categories, Brooks was strangely overlooked by the Academy's directing branch. Since no movie has ever won a best picture Oscar without its director at least being nominated, the chances of the once-favored ``Broadcast News'' to be a big winner at the awards ceremony on April 11 have been significantly reduced. Brooks did better in 1984 when his ``Terms of Endearment'' took the lion's share of Oscars, including best picture and director. Spielberg's ``Empire of the Sun'' won six nominations this year, none of them major and none for director. Two years ago, ``The Color Purple'' received 11 nominations but not for him as director. The Directors Guild nevertheless named him best director that year. ``I'm floored by this,'' Spielberg said upon receiving his DGA award. ``This is the last thing I expected to happen. ... If some of you are making a statement _ thank God _ I thank you for that.'' Why the Spielberg slight? Some observers cite the fact that only 257 directors nominate for the Academy Awards, and many are veterans who might not look kindly on the young man whose films are the biggest moneymakers in history (``Jaws,'' ``E.T.,'' ``Raiders of the Lost Ark''). The Academy appeared to make amends last year by presenting Spielberg with the Irving Thalberg award for ``consistently high quality of production.'' There was no mention of the fact that Spielberg is primarily a director, not a producer. The Thalberg award has come in handy to acknowledge giants who were overlooked for individual awards. The recipients have included Cecil B. DeMille, Stanley Kramer, Alfred Hitchcock, Ingmar Bergman and Mervyn Leroy. The honorary award has also proved useful to salve the Academy's conscience. Charlie Chaplin received one at the first Academy Awards for his creation of ``The Circus'' and again at the 44th awards for ``the incalculable effect he has had in making motion pictures the art form of this century.'' Douglas Fairbanks, Judy Garland, Noel Coward, Ernst Lubitsch, Fred Astaire, Gene Kelly, Harold Lloyd, Greta Garbo, Maurice Chevalier, Stan Laurel, Cary Grant, Lillian Gish, Edward G. Robinson, Groucho Marx, Howard Hawks and Jean Renoir are others who have received honorary awards. Cary Grant once remarked that he never expected to win an Academy Award. ``I'd have to blacken my teeth first,'' he quipped, alluding to the Academy's fondness for actors who portray bums and downtrodden characters. Alfred Hitchcock also had a </TEXT> <NOTE>End Adv for Mon AMs, March 28</NOTE> </DOC> R2I –Tizi-Ouzou

14 Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion
Afin de prendre cette hypothèse (intuition), nous proposons de lisser la fréquence de terme composé en tenant en compte de la fréquence de ses termes composants relativement à leur dominance dans le terme composé. la nouvelle fréquence (revisitée) de terme composé T la probabilité de dominance de dans le terme ti composé T la fréquence initiale de terme composé T La fréquence de terme ti dans le document Termes Initial Frequency Imp(t) P(t|T) New compound term Frequency (revisited) academy 4 N/1335 0,7 award 5 N/3115 0,3 academy award - =4+0,3*5+0,7*4=8,3 0,4315 ceremony N/2364 0,5685 awards ceremony 1 =1+5*0,4315=3,1575 Thalberg N/14 0,9955 0,0045 Thalberg award =2+4*0, *0,9942=3,017 … ….. Steven N/1426 0,0172 Spielberg N/87 0,9828 Steven Spielberg =1+5*0,9828=5,9140 Document length with initial frequency | DT| =4+…+1 Document length with revisited frequency | DT|=8,3+…+5,9140 R2I –Tizi-Ouzou

15 Modèle document terme composé
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion estimation de Dans cette formule, le passage d’un terme simple à un document D est réalisé à travers tous les termes composés qui le contient. Terme composés Modèle document terme composé Hypothèse : l'auteur utilise un terme simple dans un document, il peut renvoyer à un terme composé donné, noté R2I –Tizi-Ouzou

16 On obtient : exemple Termes composés
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion On obtient : exemple = “award”, la liste des termes composés contenant ce terme est , L= {“academy award”, “awards ceremony”, “Thalberg award”} Termes composés academy award ≈0,3*4=1,2 awards ceremony ≈0,4315*1=0,4315 Thalberg award ≈0,0045*1=0,0045 R2I –Tizi-Ouzou

17 Text-NSP Terrier Collection Parsing Mots-vides lemmatisation
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Collection Text-NSP Parsing Mots-vides lemmatisation Comptage des bi-grammes (count.pl) Terrier Indexation Recherche Evaluation Bigrams filtring (>freq_th) Ordonnancement des bi-grammes (statistic.pl) Bigrams filtring (>PMI_threshold) Liste des termes composés R2I –Tizi-Ouzou

18 Statistiques sur les collections et les Topics utilisés
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Statistiques sur les collections et les Topics utilisés Collection #documents Topics WSJ90-92 74,520 AP88 79,919 WT10G 1,692,096 Comparison des différents modèles (ULM, MRF(FD), LM_CT) ULM FD LM_TC WSJ90-92 0.1852 0.1964 AP88 0.2338 0.2479 WT10G 0.2085 0.2293 ULM : modèle Uni-gramme FD : Modèle proposé dans [Metzler, D and Croft, W.B. SIGIR, 2005] LM_TC : modèle Implémentant notre Approche R2I –Tizi-Ouzou

19 Conclusion Perspectives
Contexte RI et Modèle uni-gramme Extensions Approche Expérimentations Conclusion Conclusion Proposition d’un nouveau modèle de langage combinant les termes composés et simples Proposition d’une nouvelle méthode de pondération des termes composés Les expérimentations effectuées sur trois collection de test ont montré que notre modèle affiche de meilleurs résultats que le modèle uni-gramme ainsi que le modèle MRF (FD) Perspectives Tester l’impact des facteurs suivants: Adjacence des termes composant Directionalité Taille des termes composés R2I –Tizi-Ouzou

20 Merci de votre attention
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