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.

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.

Einstein Relation in n-Channel Inversion Layers of Nonlinear Optical, Optoelectronic and Related Materials: Simplified Theory, Relative Comparison and Suggestion for an Experimental Determination

In this paper, we study the Einstein relation for the diffusivity to mobility ratio (DMR) in n-channel inversion layers of non-linear optical materials on the basis of a newly formulated electron dispersion relation by considering their special properties within the frame work of k.p formalism. The results for the n-channel inversion layers of III-V, ternary and quaternary materials form a special case of our generalized analysis. The DMR for n-channel inversion layers of II-VI, IV-VI and stressed materials has been investigated by formulating the respective 2D electron dispersion laws. It has been found, taking n-channel inversion layers of CdGeAs2, Cd(3)AS(2), InAs, InSb, Hg1-xCdxTe, In1-xGaxAsyP1-y lattice matched to InP, CdS, PbTe, PbSnTe, Pb1-xSnxSe and stressed InSb as examples, that the DMR increases with the increasing surface electric field with different numerical values and the nature of the variations are totally band structure dependent. The well-known expression of the DMR for wide gap materials has been obtained as a special case under certain limiting conditions and this compatibility is an indirect test for our generalized formalism. Besides, an experimental method of determining the 2D DMR for n-channel inversion layers having arbitrary dispersion laws has been suggested.

Influence of crossed electric and quantizing magnetic fields on the Einstein relation in nonlinear optical, optoelectronic and related materials: Simplified theory, relative comparison and suggestion for experimental determination

An attempt is made to study the Einstein relation for the diffusivity-to-mobility ratio (DMR) under crossed fields' configuration in nonlinear optical materials on the basis of a newly formulated electron dispersion law by incorporating the crystal field in the Hamiltonian and including the anisotropies of the effective electron mass and the spin-orbit splitting constants within the framework of kp formalisms. The corresponding results for III-V, ternary and quaternary compounds form a special case of our generalized analysis. The DMR has also been investigated for II-VI and stressed materials on the basis of various appropriate dispersion relations. We have considered n-CdGeAs2, n-Hg1-xCdxTe, n-In1-xGaxAsyP1-y lattice matched to InP, p-CdS and stressed n-InSb materials as examples. The DMR also increases with increasing electric field and the natures of oscillations are totally band structure dependent with different numerical values. It has been observed that the DMR exhibits oscillatory dependences with inverse quantizing magnetic field and carrier degeneracy due to the Subhnikov-de Haas effect. An experimental method of determining the DMR for degenerate materials in the present case has been suggested. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

Suggestion of a new dimensionless number for dynamic plastic response of beams and plates

A dimensionless number, termed response number in the present paper, is suggested for the dynamic plastic response of beams and plates made of rigid-perfectly plastic materials subjected to dynamic loading. It is obtained at dimensional reduction of the basic governing equations of beams and plates. The number is defined as the product of the Johnson's damage number and the square of the half of the slenderness ratio for a beam; the product of the damage number and the square of the half of the aspect ratio for a plate or membrane loaded dynamically. Response number can also be considered as the ratio of the inertia force at the impulsive loading to the plastic limit load of the structure. Three aspects are reflected in this dimensionless number: the inertia of the applied dynamic loading, the resistance ability of the material to the deformation caused by the loading and the geometrical influence of the structure on the dynamic response. For an impulsively loaded beam or plate, the final dimensionless deflection is solely dependent upon the response number. When the secondary effects of finite deflections, strain-rate sensitivity or transverse shear are taken into account, the response number is as useful as in the case of simple bending theory. Finally, the number is not only suitable to idealized dynamic loads but also applicable to dynamic loads of general shape.

Media Research and Psychoanalysis: A Suggestion

This short commentary outlines psychoanalysis as a theory and method and its potential value to media research. Following Dahlgren (2013), it is suggested that psychoanalysis may enrich the field because it may offer a complex theory of the human subject, as well as methodological means of doing justice to the richness, ambivalence and contradictions of human experience. The psychoanalytic technique of free association and how it has been adapted in social research (Hollway and Jefferson 2000) is suggested as a means to open up subjective modes of expression and thinking – in researchers and research participants alike – that lie beyond rationality and conscious agency.

« Le Livre des faiz monseigneur saint Loys », composé à la requête du « cardinal de Bourbon » et de la « duchesse de Bourbonnois ».

Commençant par : « Jehan, arcedyacre de Salisbery, docteur bien renommé, en son IIe prologue de son livre intitulé : Policraticon, par forme de question interrogatoyre dit et demande... » et finissant par : «... et l'a à present plus grande en paradis, où il est glorieux avecques Dieu, nostre Createur, duquel le regne est et sera sans fin perdurablement en gloyre » .

Arrêt du conseil d'Etat qui ordonne que le recouvrement de la finance de la vente des offices de greffiers secrétaires et gardes des archives des universités sera fait à la requête de Me E. Bertier

[Acte. 1704-02-16. Versailles]

Arrêt du conseil d'Etat qui évoque au conseil les contestations faites au grand conseil à la requête du Sr de La Motte-Piquet, garde des sceaux de la chancellerie de Rennes, contre S. Camery, fermier des droits de contrôle des actes de Bretagne

[Acte. 1718-06-25. Paris]