ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2015
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Auteurs

Belhaj Rhouma Sourour, Cherif Chiraz Latiri, Yahya Slimani

Résumé

Le processus de Fouille de Textes (FT), basé sur l’extraction des règles d’association en utilisant un algorithme, génère une quantité importante de règles d’association. Dans cet article, ce sont des règles d’association non redondantes résultantes d’un processus d’extrac- tion à partir d’un corpus de textes. Nous proposons tout d’abord de montrer l’intérêt et l’utilité de règles d’association filtrées par une mesure de qualité autre que la confiance, en particulier l’Intensité d’Implication Entropique (IIE). D’autre part, nous présentons une nouvelle structure de données “les Méta-règles de contexte” (MR) afin de réduire la base de règles en mettant en valeur les nouvelles mesures correspondantes. Nous étudions nos approches dans le cadre de la recherche d’information (RI) pour l’expansion de requêtes ( QE). Nos expériences ont été me- nées sur une collection en anglais de CLEF 2003. Les résultats ont montré une amélioration significative de la pertinence système.

Abstract

Text Mining (TM) process, based on mining association rules using an algorithm, generates a significant amount of association rules. In this article, these are non-redundant as- sociation rules resulting from a mining process from a text corpus. We first propose to show the interest and usefulness of association rules filtred by a quality measure other than confidence, especially Entropic Implication Intensity (EII). Secondly, we present a new data structure “Con- textual meta-rules” to reduce the rule base by highlighting the new corresponding measures. We study our approachs in the context of Information Retrieval (IR) through the automatic Query Expansion (QE). Our experiments was conducted on English collection of CLEF 2003. The results showed a significant improvement.

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