The utilitarian and hedonic outcomes of music information seeking in everyday life

This qualitative study focuses on what contributes to making a music information-seeking experience satisfying in the context of everyday life. Data were collected through in-depth interviews conducted with 15 younger adults (18 to 29 years old). The analysis revealed that satisfaction could depend on both hedonic (i.e., experiencing pleasure) and utilitarian outcomes. It was found that two types of utilitarian outcomes contributed to satisfaction: (1) the acquisition of music, and (2) the acquisition of information about music. Information about music was gathered to (1) enrich the listening experience, (2) increase one's music knowledge, and/or (3) optimize future acquisition. This study contributes to a better understanding of music information-seeking behavior in recreational contexts. It also has implications for music information retrieval systems design: results suggest that these systems should be engaging, include a wealth of extra-musical information, allow users to navigate among music items, and encourage serendipitous encountering of music.

Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.

Analyse et représentation de la variation terminologique et de la multidimentionalité dans un thésaurus : le cas du métalangage de la terminologie

Le présent travail consiste à proposer un modèle de représentation des notions théoriques et pratiques de la terminologie et de leurs relations sous forme de thésaurus. Selon la norme ISO 25964-1, 2011, « un thésaurus est un vocabulaire contrôlé et structuré dans lequel les concepts sont représentés par des termes, ayant été organisés afin de rendre explicites les relations entre les concepts (…) ». Notre objectif est de créer un outil pédagogique à la suite d’une réflexion théorique englobant différentes perspectives notionnelles au sein de cette discipline. Les enjeux soulevés par la classification des concepts de certains champs de savoir (notamment ceux donnant lieu à différentes perspectives) n’ont pas été approfondis suffisamment dans la littérature de la terminologie, ni dans celle portant sur les thésaurus. Comment décrire des concepts qui sont sujets à des dissensions théoriques entre les différentes écoles de pensée? Comment classer les différentes relations entretenues par les concepts théoriques et les applications pratiques d’une discipline? À ces questions s’ajoute celle de la prise en compte de ces difficultés dans un thésaurus. Nous commençons par délimiter et organiser les concepts saillants du domaine. Ensuite, à l’aide d’un corpus comprenant des publications associées à différentes approches de la terminologie, nous étudions les réalisations linguistiques de ces concepts et leurs relations en contexte, dans le but de les décrire, de les classer et de les définir. Puis, nous faisons l’encodage de ces données à l’aide d’un logiciel de gestion de thésaurus, en respectant les normes ISO applicables. La dernière étape consiste à définir la visualisation de ces données afin de la rendre conviviale et compréhensible. Enfin, nous présentons les caractéristiques fondamentales du Thésaurus de la terminologie. Nous avons analysé et représenté un échantillon de 45 concepts et leurs termes reliés. Les différents phénomènes associés à ces descripteurs comme la multidimensionalité, la variation conceptuelle et la variation dénominative sont aussi représentés dans notre thésaurus.