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Titre : Système de recommandation pour les musées d'art: utilisation de TAL et optimisation

Conférencier : Juan-Manuel Torres (Laboratoire Informatique d'Avignon/UAPV – École Polytechnique de Montréal)

Résumé : L’énergie textuelle, méthode inspirée de la Physique Statistique, a déjà été appliquée en segmentation thématique et en résumé automatique de documents. Elle considère les documents comme des chaînes de spins où les mots (les spins) peuvent ou non être présents. Des quantités positives d'énergie entre les phrases (leur similitude) sont de lors calculables. Nous proposons un système de recommandation des parcours de musées en utilisant une combinaison des techniques d’optimisation classiques, combinées à des algorithmes TAL de résumé automatique et à une fonction objectif qui utilise l’énergie textuelle, pour proposer des parcours personnalisés. La méthode est assez indépendante de la langue et les résultats obtenus sur deux cas d'étude sont très prometteurs.

Bio : Juan-Manuel Torres professeur-chercheur de l'équipe TALN à l’Université d’Avignon et des Pays de Vaucluse (France), ainsi que Professeur Associé à l’Ecole Polytechnique de Montréal depuis 2006. De 2001 à 2003, il a été professeur à l’Ecole Polytechnique de Montréal. Il a fait sont postdoctorat en TAL en 2001 dans le LANCI/UQAM sous la direction du Professeur Jean-Guy Meunier. Il a obtenu son doctorat à l'Institut National Polytechnique de Grenoble, sous la direction de la professeure Mirta Gordon, au CEA Grenoble. Il a passé son HDR (direction de recherches) en 2007 au LIA. Il est l’auteur de deux livres sur le résumé automatique : « Résumé automatique de documents : une approche statistique » Hermès 2011, et « Automatic Text Summarization », Wiley 2014.

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