| note
| - Nous abordons le problème de la classification non supervisée de documents par des méthodes probabilistes. Notre étude se concentre sur le modèle de mélange de lois multinomiales avec variables latentes thématiques au niveau des documents. La construction de groupes de documents thématiquement homogènes est une des technologies de base de la fouille de texte, et trouve de multiples applications, aussi bien en recherche documentaire qu'en catégorisation de documents, ou encore pour le suivi de thèmes et la construction de résumés. Diverses propositions récentes ont été faites de modèles probabilistes permettant de déterminer de tels regroupements. Les modèles de classification probabilistes peuvent également être vus comme des outils de construction de représentations numériques synthétiques d'informations contenues dans le document. Ces modèles, qui offrent des facilités pour la généralisation et l'interprétation des résultats, posent toutefois des problèmes d'estimation difficiles, dûs en particulier à la très grande dimensionnalité du vocabulaire. Notre contribution à cette famille de travaux est double : nous présentons d'une part plusieurs algorithmes d'inférence, certains originaux, pour l'estimation du modèle de mélange de multinomiales ; nous présentons également une étude systématique des performances de ces algorithmes, fournissant ainsi de nouveaux outils méthodologiques pour mesurer les performances des outils de classification non supervisée. Les bons résultats obtenus par rapport à d'autres algorithmes classiques illustrent, à notre avis, la pertinence de ce modèle de mélange simple pour les corpus regroupant essentiellement des documents monothématiques.
- In this thesis, we investigate the use of a probabilistic model for unsupervised clustering of text collections. We focus in particular on the multinomial mixture model, with one latent theme variable per document. Unsupervised clustering has become a basic module for many intelligent text processing applications, such as information retrieval, text classification or information extraction. Recent proposals have been made of probabilistic clustering models, which build \"soft'' theme-document associations. These models allow to compute, for each document, a probability vector whose values can be interpreted as the strength of the association between documents and clusters. As such, these vectors can also serve to project texts into a lower-dimensional \"semantic'' space. These models however pose non-trivial estimation problems, which are aggravated by the very high dimensionality of the parameter space. The contribution of this study is twofold. First, we present and contrast various estimation procedures for the multinomial mixture model, some of which had not been tested before in this context. Second, we propose a systematic evaluation of the performances of these algorithms, thereby defining a framework to assess the quality of unsupervised text clustering methods. The comparison with the performances of other classical models demonstrates, in our opinion, the relevance of the simple multinomial mixture model for clustering corpus mainly composed of monothematic documents.
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
