06/05/22 – Soutenance de thèse de Jean Dupuy : « Prédiction de liens et d’hyperliens : applications de l’apprentissage de représentations à la contextualisation de contenus textuels dans les bases de connaissances » #MachineLearning

Soutenance homme

La soutenance aura lieu le vendredi 6 Mai 2022 à partir de 9h30 et se déroulera dans l’amphithéâtre du bâtiment 1 de l’IUT de l’Université Lyon 2, au campus Portes des Alpes, à Bron. Elle sera bien entendu suivie d’un pot.

Résumé : 

Les travaux présentés dans ce manuscrit de thèse ont été réalisés en collaboration avec l’entreprise MeetSYS, qui propose des solutions et du conseil en gestion des connaissances et en résolution de problèmes industriels. L’objectif est de développer des outils pour la recommandation de contenus dans des bases de connaissances, principalement constituées de documents textuels, en prenant en compte leur structure en réseaux.
Nous proposons en premier lieu un état de l’art revenant sur les principales méthodes en apprentissage de représentations de documents, de graphes et de réseaux documentaires. Nous présenterons ensuite une étude sur l’utilisation d’une méthode simple de traduction entre des représentations de textes et des représentations de sommets non attribués dans un graphe. Nous montrons expérimentalement qu’après avoir appris une matrice de projection entre les deux espaces de représentation, la projection d’un contenu textuel dans l’espace des sommets améliore les performances en prédiction de liens. Nous discuterons ensuite de la seconde contribution de ce manuscrit de thèse, Contextual Relational Topic Model, une méthode de prédiction des mots portant les hyperliens entre deux documents. Nous détaillons au cours de cette section les différentes voies envisagées afin de prendre en compte le contexte d’apparition d’un hyperlien, et étudions expérimentalement la qualité des liens proposés. 

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