Relating Dependent Terms in Information Retrieval

Les moteurs de recherche font partie de notre vie quotidienne. Actuellement, plus d’un tiers de la population mondiale utilise l’Internet. Les moteurs de recherche leur permettent de trouver rapidement les informations ou les produits qu'ils veulent. La recherche d'information (IR) est le fondement de moteurs de recherche modernes. Les approches traditionnelles de recherche d'information supposent que les termes d'indexation sont indépendants. Pourtant, les termes qui apparaissent dans le même contexte sont souvent dépendants. L’absence de la prise en compte de ces dépendances est une des causes de l’introduction de bruit dans le résultat (résultat non pertinents). Certaines études ont proposé d’intégrer certains types de dépendance, tels que la proximité, la cooccurrence, la contiguïté et de la dépendance grammaticale. Dans la plupart des cas, les modèles de dépendance sont construits séparément et ensuite combinés avec le modèle traditionnel de mots avec une importance constante. Par conséquent, ils ne peuvent pas capturer correctement la dépendance variable et la force de dépendance. Par exemple, la dépendance entre les mots adjacents "Black Friday" est plus importante que celle entre les mots "road constructions". Dans cette thèse, nous étudions différentes approches pour capturer les relations des termes et de leurs forces de dépendance. Nous avons proposé des méthodes suivantes: ─ Nous réexaminons l'approche de combinaison en utilisant différentes unités d'indexation pour la RI monolingue en chinois et la RI translinguistique entre anglais et chinois. En plus d’utiliser des mots, nous étudions la possibilité d'utiliser bi-gramme et uni-gramme comme unité de traduction pour le chinois. Plusieurs modèles de traduction sont construits pour traduire des mots anglais en uni-grammes, bi-grammes et mots chinois avec un corpus parallèle. Une requête en anglais est ensuite traduite de plusieurs façons, et un score classement est produit avec chaque traduction. Le score final de classement combine tous ces types de traduction. Nous considérons la dépendance entre les termes en utilisant la théorie d’évidence de Dempster-Shafer. Une occurrence d'un fragment de texte (de plusieurs mots) dans un document est considérée comme représentant l'ensemble de tous les termes constituants. La probabilité est assignée à un tel ensemble de termes plutôt qu’a chaque terme individuel. Au moment d’évaluation de requête, cette probabilité est redistribuée aux termes de la requête si ces derniers sont différents. Cette approche nous permet d'intégrer les relations de dépendance entre les termes. Nous proposons un modèle discriminant pour intégrer les différentes types de dépendance selon leur force et leur utilité pour la RI. Notamment, nous considérons la dépendance de contiguïté et de cooccurrence à de différentes distances, c’est-à-dire les bi-grammes et les paires de termes dans une fenêtre de 2, 4, 8 et 16 mots. Le poids d’un bi-gramme ou d’une paire de termes dépendants est déterminé selon un ensemble des caractères, en utilisant la régression SVM. Toutes les méthodes proposées sont évaluées sur plusieurs collections en anglais et/ou chinois, et les résultats expérimentaux montrent que ces méthodes produisent des améliorations substantielles sur l'état de l'art.

Architectures radiales hétéro-poly-métalliques pour la photosynthèse artificielle et le stockage de l'information

Par une approche supramoléculaire, des architectures radiales hétéro-poly-métalliques ont été réalisées pour des applications en photosynthèse artificielle et en magnétisme moléculaire. Dans une première partie, la synthèse et la caractérisation (spectroscopie UV-vis, émission, électrochimique, DRX) de complexes de ruthénium(II), possédant une gamme de ligands polypyridines, ont été réalisées. Les calculs théoriques ont été effectués afin de soutenir l’interprétation des propriétés photophysiques. Ces complexes, présentant un certain nombre de pyridines externes, ont servi de cœur à des architectures à base de rhénium tris-carbonyles (pour les effets d’antenne), et de cobaloximes (pour les propriétés catalytiques). Les nucléarités obtenues varient de 2 à 7 selon le cœur utilisé. Ces systèmes ont été engagés dans des cycles de photo-production de dihydrogène, démontrant une meilleure efficacité que la référence du domaine, le [Ru(bpy)3]2+. La seconde partie concerne l’étude de couples de métaux de transition, construits à partir de briques polycyanométallates, ou de lanthanides pontés par des ligands oxamides. Ces approches « complexes comme ligand » puis « assemblages comme ligand » permettent d’obtenir des systèmes de haute nucléarité, présentant des propriétés de molécule-aimant ou des effets magnéto-caloriques (à base de CrNi, GdCu, DyCu). Des propriétés photomagnétiques ont été observées sur les couples RuCu et MoCu, pouvant servir de commutateurs moléculaires dans des systèmes complexes. Enfin, une structure hétéro-tétra-métallique trifonctionnelle a été obtenue contenant à la fois un commutateur MoCu, une entité molécule-aimant CuTb et un complexe de ruthénium.

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.

Expansion de requête dans la recherche d'information : comparaison des ressources et des méthodes

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Gestion de l'information en temps réel pour un répartiteur de véhicules

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Using domain-specific knowledge to improve information retrieval performance

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Modèles de langue en recherche d'information

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Réduction du transfert inconscient en d'autres primitives de la théorie de l'information

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Réutilisation des processus d'affaires pour le développement de systèmes d'information

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Information et vote économique : une étude de quatre élections fédérales canadiennes, 1988-2000

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

The neuroscience of cognitive enhancement : enhanced attention, working memory and visual information processing speed using 3D-MOT

Des interventions ciblant l’amélioration cognitive sont de plus en plus à l’intérêt dans nombreux domaines, y compris la neuropsychologie. Bien qu'il existe de nombreuses méthodes pour maximiser le potentiel cognitif de quelqu’un, ils sont rarement appuyé par la recherche scientifique. D’abord, ce mémoire examine brièvement l'état des interventions d'amélioration cognitives. Il décrit premièrement les faiblesses observées dans ces pratiques et par conséquent il établit un modèle standard contre lequel on pourrait et devrait évaluer les diverses techniques ciblant l'amélioration cognitive. Une étude de recherche est ensuite présenté qui considère un nouvel outil de l'amélioration cognitive, une tâche d’entrainement perceptivo-cognitive : 3-dimensional multiple object tracking (3D-MOT). Il examine les preuves actuelles pour le 3D-MOT auprès du modèle standard proposé. Les résultats de ce projet démontrent de l’augmentation dans les capacités d’attention, de mémoire de travail visuel et de vitesse de traitement d’information. Cette étude représente la première étape dans la démarche vers l’établissement du 3D-MOT comme un outil d’amélioration cognitive.

Pedagogical Appropriation of Information and Communication Technologies (ICT) by West African Educators = Appropriation pédagogique des technologies de l’information et de la communication (TIC) par les éducateurs ouest-africains

Œuvre dédiée à Alioune Camara; merci au Prof. Denis Dougnon de l’Université de Bamako pour le parrainage