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<BR><BR> <BLOCKQUOTE class=replbq style="PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #1010ff 2px solid">From: Armelle Brun <ARMELLE.BRUN@LORIA.FR><BR><BR>TITRE : Apport des modèles stochastiques de langage au filtrage <BR>collaboratif<BR><BR><BR>CONTEXTE :<BR><BR>Le principe du filtrage collaboratif [2] est de prédire dans un<BR>ensemble de ressources disponibles celles qui sont susceptibles<BR>d'intéresser un internaute à partir de son historique de consultation<BR>et du comportement connu d'une population d'utilisateurs.<BR><BR>Actuellement, les algorithmes de filtrage collaboratif [3] n'intègrent<BR>pas la notion de séquence d'observations et ne sont pas capables de<BR>traiter des problèmes du type « c'est parce que j'ai lu A puis B que<BR>je vais aimer C ».<BR><BR>Les modèles statistiques comme les modèles n-grams (modèles de Markov<BR>d'ordre n) [1] utilisés en modélisation statistique du langage<BR>constituent une approche prometteuse au vu du problème
considéré. En<BR>effet, en reconnaissance de la parole, ces modèles permettent de<BR>prédire le mot qui va être prononcé sachant le début de la phrase<BR>(historique des mots prononcés). Plus précisément, ils fournissent des<BR>probabilités d'apparition de mots. Supposons par exemple que le début<BR>de phrase « le petit chat boit du » soit prononcé. Le modèle<BR>statistique du langage évaluera la probabilité des futurs mots pouvant<BR>suivre ce début de phrase, par exemple le mot « lait » dont la<BR>probabilité sera forte. La suite de mots pourra être assimilée à la<BR>suite chronologique des documents lus (A puis B) et ainsi nous<BR>pourrons prédire de façon plus performante l'intérêt du document C.<BR><BR>Cette approche est novatrice et se situe à l'intersection de deux<BR>domaines de recherche représentés dans deux équipes du laboratoire :<BR>Parole (Modélisation statistique du langage) et Maia (filtrage<BR>collaboratif).<BR><BR>Dans le cadre de la thèse qui se
déroulera au sein de l'équipe MAIA,<BR>nous proposons d'étudier l'apport des techniques de modélisation<BR>statistique du langage au filtrage collaboratif et de proposer de<BR>nouveaux modèles de recommandation de ressources prenant en compte la<BR>notion d'historique de consultation.<BR><BR><BR>La thèse sera co-financée : 50% par la région - 50% sur un contrat de<BR>recherche<BR><BR>BIBLIOGRAPHIE :<BR><BR>[1] Brun - Détection de thème et adaptation des modèles de langage pour<BR>la reconnaissance automatique de la parole. 2003<BR><BR>[2] Castagnos Vers un système de filtrage collaborative distribué: le<BR>modèle RSB<BR><BR>[3] Miller PocketLens : Toward a personal recommender system<BR><BR>CONTACTS :<BR><BR>·Anne Boyer, Equipe Maia - boyer@loria.fr<BR>·Armelle Brun, Equipe Parole - brun@loria.fr<BR><BR><BR>Les candidatures, qui devront nous parvenir par e-mail, avant le 15<BR>septembre 2006, devront comporter un CV et une lettre de motivation<BR>Elles seront adressées à :
boyer@loria.fr, brun@loria.fr<BR><BR><BR>--<BR>Armelle BRUN<BR>Maitre de conférences<BR>Laboratoire LORIA - Equipe PAROLE<BR>tel : 03 83 59 30 64<BR><BR><BR><BR>------------------------------------------------------------------------ <BR>-<BR>Message diffuse par la liste Langage Naturel <LN@CINES.FR><BR>Informations, abonnement : <BR>http://www.atala.org/article.php3?id_article=48<BR>English version :<BR>Archives : <BR>http://listserv.linguistlist.org/archives/ln.html<BR>http://liste.cines.fr/info/ln<BR><BR>La liste LN est parrainee par l'ATALA (Association pour le Traitement<BR>Automatique des Langues)<BR>Information et adhesion : http://www.atala.org/<BR>------------------------------------------------------------------------ <BR>-<BR><BR><BR>-------<BR>Message redirigé par le relais d'information sur les sciences de la <BR>cognition (RISC) sans virus<BR>http://www.risc.cnrs.fr <BR><BR><BR></BLOCKQUOTE><BR><p>
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