Apprentissage d'ordonnancements pour la constitution de corpus d'évaluation et pour l'agrégation de listes en recherche d'information

par Huyen-Trang Vu

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Patrick Gallinari.

Soutenue en 2008

à Paris 6 .


  • Résumé

    La thèse aborde les problématiques de l'évaluation de la performance des systèmes de recherche d'information en grande échelle. Il faut sélectionner les documents à juger, et choisir un protocole d'évaluation qui facilite le travail de l'expert humain, avec la contrainte de conserver une évaluation fiable. La première partie de la thèse concerne la recherche d'information dans les documents XML. Nos analyses s'avèrent qu'une évaluation suivant le cadre traditionnel était aussi fiable que des évaluations plus complexes proposées pour la RI XML. Nous nous sommes ensuite intéresse��s à contrôler le nombre de documents à juger. Nous avons proposé une nouvelle méthode pour la constitution de corpus d'évaluation basée sur des algorithmes de l'apprentissage d'ordonnancements. Nous avons montré que la méthode proposée permet de constituer des corpus de meilleure qualité à moindre coût que celles de l'état de l'art. Nous étudions enfin la robustesse des algorithmes de méta-recherche supervisée en mettant en évidence différents facteurs. Nous avons montré que ces algorithmes étaient d'une grande stabilité.

  • Titre traduit

    Learning to rank for forming test collections and for rank aggregation in information retrieval


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Informations

  • Détails : 1 vol. (XII-148 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 135-148. 198 réf. bibliogr.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie . Section Mathématiques-Informatique Recherche.
  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
  • Cote : T Paris 6 2008 381
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