Dissertations / Theses on the topic 'Fouille de Données Textuelles Hétérogènes'

Les systèmes de surveillance basés sur les événements (EBS) sont essentiels pour détecter et suivre les phénomènes de santé émergents tels que les épidémies et crises sanitaires. Cependant, ils souffrent de limitations, notamment une forte dépendance à l’expertise humaine, des difficultés à traiter des données textuelles hétérogènes et une prise en compte insuffisante des dynamiques spatio-temporelles. Pour pallier ces limites, nous proposons une approche hybride combinant des méthodologies guidées par les connaissances et les données, ancrée dans l’ontologie des phénomènes de propagation (PropaPhen) et le cadre Description-Detection-Prediction Framework (DDPF), afin d’améliorer la description, la détection et la prédiction des phénomènes de propagation. PropaPhen est une ontologie FAIR conçue pour modéliser la propagation spatio-temporelle des phénomènes et a été spécialisée pour le biomédical grâce à l’intégration de UMLS et World-KG, menant à la création du graphe BioPropaPhenKG. Le cadre DDPF repose sur trois modules : la description, générant des ontologies spécifiques ; la détection, appliquant des techniques d'extraction de relations sur des textes hétérogènes ; et la prédiction, utilisant des méthodes avancées de clustering. Expérimenté sur des données du COVID-19 et de la variole du singe et validé avec les données de l’OMS, DDPF a démontré son efficacité dans la détection et la prédiction de clusters spatio-temporels. Son architecture modulaire assure son évolutivité et son adaptabilité à divers domaines, ouvrant des perspectives en santé publique, environnement et phénomènes sociaux
Event-Based Surveillance (EBS) systems are essential for detecting and tracking emerging health phenomena such as epidemics and public health crises. However, they face limitations, including strong dependence on human expertise, challenges processing heterogeneous textual data, and insufficient consideration of spatiotemporal dynamics. To overcome these issues, we propose a hybrid approach combining knowledge-driven and data-driven methodologies, anchored in the Propagation Phenomena Ontology (PropaPhen) and the Description-Detection-Prediction Framework (DDPF), to enhance the description, detection, and prediction of propagation phenomena. PropaPhen is a FAIR ontology designed to model the spatiotemporal spread of phenomena. It has been specialized in the biomedical domain through the integration of UMLS and World-KG, leading to the creation of the BioPropaPhenKG knowledge graph. The DDPF framework consists of three modules: description, which generates domain-specific ontologies; detection, which applies relation extraction techniques to heterogeneous textual sources; and prediction, which uses advanced clustering methods. Tested on COVID-19 and Monkeypox datasets and validated against WHO data, DDPF demonstrated its effectiveness in detecting and predicting spatiotemporal clusters. Its modular architecture ensures scalability and adaptability to various domains, opening perspectives in public health, environmental monitoring, and social phenomena

La classification de documents textuels est une tâche relativement ancienne. Très tôt, de nombreux documents de différentes natures ont été regroupés dans le but de centraliser la connaissance. Des systèmes de classement et d'indexation ont alors été créés. Ils permettent de trouver facilement des documents en fonction des besoins des lecteurs. Avec la multiplication du nombre de documents et l'apparition de l'informatique puis d'internet, la mise en œuvre de systèmes de classement des textes devient un enjeu crucial. Or, les données textuelles, de nature complexe et riche, sont difficiles à traiter de manière automatique. Dans un tel contexte, cette thèse propose une méthodologie originale pour organiser l'information textuelle de façon à faciliter son accès. Nos approches de classification automatique de textes mais aussi d'extraction d'informations sémantiques permettent de retrouver rapidement et avec pertinence une information recherchée.De manière plus précise, ce manuscrit présente de nouvelles formes de représentation des textes facilitant leur traitement pour des tâches de classification automatique. Une méthode de généralisation partielle des données textuelles (approche GenDesc) s'appuyant sur des critères statistiques et morpho-syntaxiques est proposée. Par ailleurs, cette thèse s'intéresse à la construction de syntagmes et à l'utilisation d'informations sémantiques pour améliorer la représentation des documents. Nous démontrerons à travers de nombreuses expérimentations la pertinence et la généricité de nos propositions qui permettent une amélioration des résultats de classification. Enfin, dans le contexte des réseaux sociaux en fort développement, une méthode de génération automatique de HashTags porteurs de sémantique est proposée. Notre approche s'appuie sur des mesures statistiques, des ressources sémantiques et l'utilisation d'informations syntaxiques. Les HashTags proposés peuvent alors être exploités pour des tâches de recherche d'information à partir de gros volumes de données
We have work for a long time on the classification of text. Early on, many documents of different types were grouped in order to centralize knowledge. Classification and indexing systems were then created. They make it easy to find documents based on readers' needs. With the increasing number of documents and the appearance of computers and the internet, the implementation of text classification systems becomes a critical issue. However, textual data, complex and rich nature, are difficult to treat automatically. In this context, this thesis proposes an original methodology to organize and facilitate the access to textual information. Our automatic classification approache and our semantic information extraction enable us to find quickly a relevant information.Specifically, this manuscript presents new forms of text representation facilitating their processing for automatic classification. A partial generalization of textual data (GenDesc approach) based on statistical and morphosyntactic criteria is proposed. Moreover, this thesis focuses on the phrases construction and on the use of semantic information to improve the representation of documents. We will demonstrate through numerous experiments the relevance and genericity of our proposals improved they improve classification results.Finally, as social networks are in strong development, a method of automatic generation of semantic Hashtags is proposed. Our approach is based on statistical measures, semantic resources and the use of syntactic information. The generated Hashtags can then be exploited for information retrieval tasks from large volumes of data

Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse concerne l'extraction de connaissances dans des données transactionnelles.
L'analyse de telles données est souvent contrainte par la définition d'un support minimal utilisé pour filtrer les connaissances non intéressantes.
Les experts des données ont souvent des difficultés pour déterminer ce support.
Nous avons proposé une méthode permettant de ne pas fixer un support minimal et fondée sur l'utilisation de mesures de qualité.
Nous nous sommes focalisés sur l'extraction de connaissances de la forme "règles d'association".
Ces règles doivent vérifier un ou plusieurs critères de qualité pour être considérées comme intéressantes et proposées à l'expert.
Nous avons proposé deux mesures de qualité combinant différents critères et permettant d'extraire des règles intéressantes.

Nous avons ainsi pu proposer un algorithme permettant d'extraire ces règles sans utiliser la contrainte du support minimal.
Le comportement de notre algorithme a été étudié en présence de données bruitées et nous avons pu mettre en évidence la difficulté d'extraire automatiquement des connaissances fiables à partir de données bruitées.
Une des solutions que nous avons proposée consiste à évaluer la résistance au bruit de chaque règle et d'en informer l'expert lors de l'analyse et de la validation des connaissances obtenues.

Enfin, une étude sur des données réelles a été effectuée dans le cadre d'un processus de fouille de textes.
Les connaissances recherchées dans ces textes sont des règles d'association entre des concepts définis par l'expert et propres au domaine étudié.
Nous avons proposé un outil permettant d'extraire les connaissances et d'assister l'expert lors de la validation de celles-ci.
Les différents résultats obtenus montrent qu'il est possible d'obtenir des connaissances intéressantes à partir de données textuelles en minimisant la sollicitation de l'expert dans la phase d'extraction des règles d'association.

Avec l’essor du Big Data, le traitement du Volume, de la Vélocité (croissance et évolution) et de la Variété de la donnée concentre les efforts des différentes communautés pour exploiter ces nouvelles ressources. Ces nouvelles ressources sont devenues si importantes, que celles-ci sont considérées comme le nouvel « or noir ». Au cours des dernières années, le volume et la vélocité sont des aspects de la donnée qui sont maitrisés contrairement à la variété qui elle reste un défi majeur. Cette thèse présente deux contributions dans le domaine de mise en correspondance de données hétérogènes, avec un focus sur la dimensions spatiale.La première contribution repose sur un processus de mise en correspondance de données textuelles hétérogènes divisé en deux étapes : la géoreprésentation et le géomatching. Dans la première phase, nous proposons de représenter la dimension spatiale de chaque document d'un corpus à travers une structure dédiée, la Spatial Textual Representation (STR). Cette représentation de type graphe est composée des entités spatiales identifiées dans le document, ainsi que les relations spatiales qu'elles entretiennent. Pour identifier les entités spatiales d'un document et leurs relations spatiales, nous proposons une ressource dédiée, nommée Geodict. La seconde phase, le géomatching, consiste à mesurer la similarité entre les représentations générées (STR). S'appuyant sur la nature de la structure de la STR (i.e. graphe), différents algorithmes de graph matching ont été étudiés. Pour évaluer la pertinence d'une correspondance, nous proposons un ensemble de 6 critères s'appuyant sur une définition de la similarité spatiale entre deux documents.La seconde contribution repose sur la dimension thématique des données textuelles et sa participation dans le processus de mise en correspondance spatiale. Nous proposons d'identifier les thèmes apparaissant dans la même fenêtre contextuelle que certaines entités spatiales. L'objectif est d'induire certaines des similarités spatiales implicites entre les documents. Pour cela, nous proposons d'étendre la structure de la STR à l'aide de deux concepts : l'entité thématique et de la relation thématique. L'entité thématique représente un concept propre à un domaine particulier (agronome, médical) et représenté selon différentes orthographes présentes dans une ressource terminologique, ici un vocabulaire. Une relation thématique lie une entité spatiale à une entité thématique si celles-ci apparaissent dans une même fenêtre contextuelle. Les vocabulaires choisis ainsi que la nouvelle forme de la STR intégrant la dimension thématique sont évalués selon leur couverture sur les corpus étudiés, ainsi que leurs contributions dans le processus de mise en correspondance spatiale
With the rise of Big Data, the processing of Volume, Velocity (growth and evolution) and data Variety concentrates the efforts of communities to exploit these new resources. These new resources have become so important that they are considered the new "black gold". In recent years, volume and velocity have been aspects of the data that are controlled, unlike variety, which remains a major challenge. This thesis presents two contributions in the field of heterogeneous data matching, with a focus on the spatial dimension.The first contribution is based on a two-step process for matching heterogeneous textual data: georepresentation and geomatching. In the first phase, we propose to represent the spatial dimension of each document in a corpus through a dedicated structure, the Spatial Textual Representation (STR). This graph representation is composed of the spatial entities identified in the document, as well as the spatial relationships they maintain. To identify the spatial entities of a document and their spatial relationships, we propose a dedicated resource, called Geodict. The second phase, geomatching, computes the similarity between the generated representations (STR). Based on the nature of the STR structure (i.e. graph), different algorithms of graph matching were studied. To assess the relevance of a match, we propose a set of 6 criteria based on a definition of the spatial similarity between two documents.The second contribution is based on the thematic dimension of textual data and its participation in the spatial matching process. We propose to identify the themes that appear in the same contextual window as certain spatial entities. The objective is to induce some of the implicit spatial similarities between the documents. To do this, we propose to extend the structure of STR using two concepts: the thematic entity and the thematic relationship. The thematic entity represents a concept specific to a particular field (agronomic, medical) and represented according to different spellings present in a terminology resource, in this case a vocabulary. A thematic relationship links a spatial entity to a thematic entity if they appear in the same window. The selected vocabularies and the new form of STR integrating the thematic dimension are evaluated according to their coverage on the studied corpora, as well as their contributions to the heterogeneous textual matching process on the spatial dimension

En traitement automatique des langues, deux grandes approches sont utilisées : l'apprentissage automatique et la fouille de données. Dans ce contexte, croiser les méthodes de fouille de données fondées sur les motifs et les méthodes d’apprentissage automatique statistique est une voie prometteuse mais à peine explorée. Dans cette thèse, nous présentons trois contributions majeures : l'introduction des motifs delta libres,utilisés comme descripteurs de modèle statistiques; l'introduction d'une contrainte de similarité sémantique pour la fouille, calculée grâce à un modèle statistique; l'introduction des règles séquentielles d'étiquetage,crées à partir des motifs et sélectionnées par un modèle statistique
In natural language processing, two main approaches are used : machine learning and data mining. In this context, cross-referencing data mining methods based on patterns and statistical machine learning methods is apromising but hardly explored avenue. In this thesis, we present three major contributions: the introduction of delta-free patterns, used as statistical model features; the introduction of a semantic similarity constraint for the mining, calculated using a statistical model; and the introduction of sequential labeling rules, created from the patterns and selected by a statistical model

L'expansion du média Internet pour le recrutement a entraîné ces dernières années la multiplication des canaux dédiés à la diffusion des offres d'emploi. Dans un contexte économique où le contrôle des coûts est primordial, évaluer et comparer les performances des différents canaux de recrutement est devenu un besoin pour les entreprises. Cette thèse a pour objectif le développement d'un outil d'aide à la décision destiné à accompagner les recruteurs durant le processus de diffusion d'une annonce. Il fournit au recruteur la performance attendue sur les sites d'emploi pour un poste à pourvoir donné. Après avoir identifié les facteurs explicatifs potentiels de la performance d'une campagne de recrutement, nous appliquons aux annonces des techniques de fouille de textes afin de les structurer et d'en extraire de l'information pertinente pour enrichir leur description au sein d'un modèle explicatif. Nous proposons dans un second temps un algorithme prédictif de la performance des offres d'emploi, basé sur un système hybride de recommandation, adapté à la problématique de démarrage à froid. Ce système, basé sur une mesure de similarité supervisée, montre des résultats supérieurs à ceux obtenus avec des approches classiques de modélisation multivariée. Nos expérimentations sont menées sur un jeu de données réelles, issues d'une base de données d'annonces publiées sur des sites d'emploi
Last years, e-recruitment expansion has led to the multiplication of web channels dedicated to job postings. In an economic context where cost control is fundamental, assessment and comparison of recruitment channel performances have become necessary. The purpose of this work is to develop a decision-making tool intended to guide recruiters while they are posting a job on the Internet. This tool provides to recruiters the expected performance on job boards for a given job offer. First, we identify the potential predictors of a recruiting campaign performance. Then, we apply text mining techniques to the job offer texts in order to structure postings and to extract information relevant to improve their description in a predictive model. The job offer performance predictive algorithm is based on a hybrid recommender system, suitable to the cold-start problem. The hybrid system, based on a supervised similarity measure, outperforms standard multivariate models. Our experiments are led on a real dataset, coming from a job posting database

L'expansion du média Internet pour le recrutement a entraîné ces dernières années la multiplication des canaux dédiés à la diffusion des offres d'emploi. Dans un contexte économique où le contrôle des coûts est primordial, évaluer et comparer les performances des différents canaux de recrutement est devenu un besoin pour les entreprises. Cette thèse a pour objectif le développement d'un outil d'aide à la décision destiné à accompagner les recruteurs durant le processus de diffusion d'une annonce. Il fournit au recruteur la performance attendue sur les sites d'emploi pour un poste à pourvoir donné. Après avoir identifié les facteurs explicatifs potentiels de la performance d'une campagne de recrutement, nous appliquons aux annonces des techniques de fouille de textes afin de les structurer et d'en extraire de l'information pertinente pour enrichir leur description au sein d'un modèle explicatif. Nous proposons dans un second temps un algorithme prédictif de la performance des offres d'emploi, basé sur un système hybride de recommandation, adapté à la problématique de démarrage à froid. Ce système, basé sur une mesure de similarité supervisée, montre des résultats supérieurs à ceux obtenus avec des approches classiques de modélisation multivariée. Nos expérimentations sont menées sur un jeu de données réelles, issues d'une base de données d'annonces publiées sur des sites d'emploi
Last years, e-recruitment expansion has led to the multiplication of web channels dedicated to job postings. In an economic context where cost control is fundamental, assessment and comparison of recruitment channel performances have become necessary. The purpose of this work is to develop a decision-making tool intended to guide recruiters while they are posting a job on the Internet. This tool provides to recruiters the expected performance on job boards for a given job offer. First, we identify the potential predictors of a recruiting campaign performance. Then, we apply text mining techniques to the job offer texts in order to structure postings and to extract information relevant to improve their description in a predictive model. The job offer performance predictive algorithm is based on a hybrid recommender system, suitable to the cold-start problem. The hybrid system, based on a supervised similarity measure, outperforms standard multivariate models. Our experiments are led on a real dataset, coming from a job posting database

L’extraction d’information spatiale à partir de données textuelles est désormais un sujet de recherche important dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Elle répond à un besoin devenu incontournable dans la société de l’information, en particulier pour améliorer l’efficacité des systèmes de Recherche d’Information (RI) pour différentes applications (tourisme, aménagement du territoire, analyse d’opinion, etc.). De tels systèmes demandent une analyse fine des informations spatiales contenues dans les données textuelles disponibles (pages web, courriels, tweets, SMS, etc.). Cependant, la multitude et la variété de ces données ainsi que l’émergence régulière de nouvelles formes d’écriture rendent difficile l’extraction automatique d’information à partir de corpus souvent peu standards d’un point de vue lexical voire syntaxique.Afin de relever ces défis, nous proposons, dans cette thèse, des approches originales de fouille de textes permettant l’identification automatique de nouvelles variantes d’entités et relations spatiales à partir de données textuelles issues de la communication médiée. Ces approches sont fondées sur trois principales contributions qui sont cruciales pour fournir des méthodes de navigation intelligente. Notre première contribution se concentre sur la problématique de reconnaissance et d’extraction des entités spatiales à partir de corpus de messages courts (SMS, tweets) marqués par une écriture peu standard. La deuxième contribution est dédiée à l’identification de nouvelles formes/variantes de relations spatiales à partir de ces corpus spécifiques. Enfin, la troisième contribution concerne l’identification des relations sémantiques associées à l’information spatiale contenue dans les textes. Les évaluations menées sur des corpus réels, principalement en français (SMS, tweets, presse), soulignent l’intérêt de ces contributions. Ces dernières permettent d’enrichir la typologie des relations spatiales définies dans la communauté scientifique et, plus largement, de décrire finement l’information spatiale véhiculée dans les données textuelles non standards issues d’une communication médiée aujourd’hui foisonnante
The extraction of spatial information from textual data has become an important research topic in the field of Natural Language Processing (NLP). It meets a crucial need in the information society, in particular, to improve the efficiency of Information Retrieval (IR) systems for different applications (tourism, spatial planning, opinion analysis, etc.). Such systems require a detailed analysis of the spatial information contained in the available textual data (web pages, e-mails, tweets, SMS, etc.). However, the multitude and the variety of these data, as well as the regular emergence of new forms of writing, make difficult the automatic extraction of information from such corpora.To meet these challenges, we propose, in this thesis, new text mining approaches allowing the automatic identification of variants of spatial entities and relations from textual data of the mediated communication. These approaches are based on three main contributions that provide intelligent navigation methods. Our first contribution focuses on the problem of recognition and identification of spatial entities from short messages corpora (SMS, tweets) characterized by weakly standardized modes of writing. The second contribution is dedicated to the identification of new forms/variants of spatial relations from these specific corpora. Finally, the third contribution concerns the identification of the semantic relations associated withthe textual spatial information

L'apprentissage automatique répond au problème du traitement de tâches spécifiques pour une grande variété de données. Ces algorithmes peuvent être simples ou difficiles à mettre en place, et c'est par ailleurs le même constat qui peut être fait pour les données. Les données de faible dimension (2 ou 3 dimensions) avec une représentation intuitive (ex. moyenne du prix des baguette par années) sont plus faciles à interpréter/expliquer pour un humain que les données avec des milliers de dimensions. Pour les données à faible dimension, une donnée aberrantes conduit souvent à un décalage conséquent par rapport aux données normales, mais pour le cas des données à haute dimension, c'est différent. La détection des données aberrantes (ou détection d'anomalie, ou détection de nouveauté) est l'étude des observations singulières pour détecter ce qui est normal et anormal. Différentes familles d'approches peuvent être trouvées dans la littérature sur la détection des aberrations. Elles effectuent une analyse des valeurs aberrantes en détectant les comportements principaux de la majorité des observations. Ainsi, les données qui diffèrent de la distribution normale sont considérées comme bruit ou aberration. Nous nous intéressons à l'application de cette tâche au texte. Malgré les progrès récents dans le traitement du langage naturel il est difficile pour une machine de traiter certains contextes. Par exemple, la phrase "Un sourire est une courbe qui redresse tout" a plusieurs niveaux de compréhension, et une machine peut rencontrer des difficultés pour choisir le bon niveau de lecture. Cette thèse présente l'analyse des valeurs aberrantes de haute dimension, appliquée au texte. Peu de travaux s'intéressent à ce contexte précis et nous introduisons un formalisme dédié. Nous abordons également les méthodes d'ensemble qui sont quasiment inexistantes dans la littérature pour notre contexte. Enfin, nous pouvons voir que l'application de la détection de valeurs aberrantes amène des améliorations sur le résumé de texte automatique par abstraction. Dans nos travaux, nous proposons GenTO, une méthode qui prépare et génère un fractionnement des données dans lequel sont insérées des anomalies et des valeurs aberrantes. Sur la base de cette méthode, nous proposons une évaluation et un benchmark des approches de détection de valeurs aberrantes avec des documents. En outre, l'apprentissage sans supervision conduit souvent les modèles à se fier à certains hyperparamètres. À cet égard, nous explorons l'influence de ce genre de paramètre pour les données textuelles. Alors que le choix d'un seul modèle peut entraîner un biais évident par rapport aux données du monde réel, les méthodes d'ensemble permettent d'atténuer ce problème. Elles sont particulièrement efficaces pour l'analyse des valeurs aberrantes. En effet, la sélection de plusieurs valeurs pour un hyperparamètre peut aider à détecter des valeurs aberrantes fortes. L'importance est alors abordée et peut aider un humain à comprendre la sortie d'un modèle boîte noire. Ainsi, l'interprétabilité des modèles de détection de valeurs aberrantes est remise en question. L'association de modèles complets et de modèles restreints permet d'atténuer l'effet boîte noire de certaines approches. Dans certains cas, la détection des aberrations fait référence à la suppression du bruit ou à la détection des anomalies. Certaines applications peuvent bénéficier de la caractéristique d'une telle tâche. La détection des spams et des fake news en est un exemple, mais nous proposons d'utiliser les approches de détection des aberrations pour l'exploration des signaux faibles dans un projet de marketing (par exemple). Ainsi, nous observons que les modèles de la littérature aident à améliorer les approches de résumé de texte par abstraction, sans supervision. Ceux-ci permettent également de trouver les signaux faibles dans le texte
Machine learning answers to the problem of handling dedicated tasks with a wide variety of data. Such algorithms can be either simple or difficult to handle depending of the data. Low dimensional data (2-dimension or 3-dimension) with an intuitive representation (average of baguette price by years) are easier to interpret/explain for a human than data with thousands of dimensions. For low dimensional data, the error leads to a significant shift against normal data, but for the case of high dimensional data it is different. Outlier detection (or anomaly detection, or novelty detection) is the study of outlying observations for detecting what is normal and abnormal. Methods that perform such task are algorithms, methods or models that are based on data distributions. Different families of approaches can be found in the literature of outlier detection, and they are mainly independent of ground truth. They perform outlier analysis by detecting the principal behaviors of majority of observations. Thus, data that differ from normal distribution are considered noise or outlier. We detail the application of outlier detection with text. Despite recent progress in natural language processing, computer still lack profound understanding of human language in absence of information. For instance, the sentence "A smile is a curve that set everything straight" has several levels of understanding and a machine can encounter hardship to chose the right level of lecture. This thesis presents the analysis of high-dimensional outliers, applied to text. Recent advances in anomaly detection and outlier detection are not significantly represented with text data and we propose to highlight the main differences with high-dimensional outliers. We also approach ensemble methods that are nearly nonexistent in the literature for our context. Finally, an application of outlier detection for elevate results on abstractive summarization is conducted. We propose GenTO, a method that prepares and generates split of data in which anomalies and outliers are inserted. Based on this method, evaluation and benchmark of outlier detection approaches is proposed with documents. The proposed taxonomy allow to identify difficult and hierarchised outliers that the literature tackles without knowing. Also, learning without supervision often leads models to rely in some hyperparameter. For instance, Local Outlier Factor relies to the k-nearest neighbors for computing the local density. Thus, choosing the right value for k is crucial. In this regard, we explore the influence of such parameter for text data. While choosing one model can leads to obvious bias against real-world data, ensemble methods allow to mitigate such problem. They are particularly efficient with outlier analysis. Indeed, the selection of several values for one hyperparameter can help to detect strong outliers.Importance is then tackled and can help a human to understand the output of black box model. Thus, the interpretability of outlier detection models is questioned. We find that for numerous dataset, a low number of features can be selected as oracle. The association of complete models and restrained models helps to mitigate the black-box effect of some approaches. In some cases, outlier detection refers to noise removal or anomaly detection. Some applications can benefit from the characteristic of such task. Mail spam detection and fake news detection are one example, but we propose to use outlier detection approaches for weak signal exploration in marketing project. Thus, we find that the model of the literature help to improve unsupervised abstractive summarization, and also to find weak signals in text

La classification de données (apprentissage non-supervisé) vise à regrouper un ensemble d'observations sous la forme de classes homogènes et contrastées. Lorsque les données sont caractérisées par un grands nombre de propriétés, il devient nécessaire d'adapter les méthodes classique, notamment au niveau des métriques, afin de maintenir des classes pertinentes; ce phénomène est connu sous le nom de "malédiction de la dimension". Dans cette thèse nous proposons une mesure de co-similarité basée sur la notion de co-occurrences d'ordre supérieur, directement extraites à partir des données. Dans le cas de l'analyse de texte, par exemple, les similarités entre documents sont calculées en prenant en compte les similarités entre mots, qui simultanément prennent en compte les similarités entre documents. Par cette approche circulaire, nous mettons en correspondance des documents sans mots communs mais juste des mots similaires. Cette approche s'effectue sans nécessiter de thesaurus externe. En outre, notre méthode peut également être étendu pour tirer partie de connaissances "a priori" pour réaliser des tâches de catégorisation de textes: l'étiquette des documents est utilisée pour influencer les mesures de similarité entre les mots afin de classer de nouvelles données. Ainsi, le même cadn conceptuel, exprimable en terme de la théorie des graphes, peut être utilisé à la fois pour les tâches de classification et de catégorisation en fonction de la quantité d'information initiale. Nos résultats montrent une amélioration significative de la précision, par rapport à l'état de l'art, pour le co-clustering et la catégorisation sur les jeux d données qui ont été testés
Clustering is the unsupervised classification of patterns (observations, data items, or feature vectors) into homogeneous and contrasted groups (clusters As datasets become larger and more varied, adaptations to existing algorithms are required to maintain the quality of cluster. Ln this regard, high¬dimensional data poses sorne problems for traditional clustering algorithms known as the curse of dimensionality. This thesis proposes a co-similarity based algorithm that is based on the concept of higher-order co-occurrences, which are extracted from the given data. Ln the case of text analysis, for example, document similarity is calculated based on word similarity, which in turn is calculated on the basis of document similarity. Using this iterative approach, we can bring similar documents closer together even if they do not share the same words but share similar words. This approach doesn't need externallinguistic resources like a thesaurus Furthermore this approach can also be extended to incorporate prior knowledge from a training dataset for the task of text categorization. Prior categor labels coming from data in the training set can be used to influence similarity measures between worlds to better classify incoming test dataset among the different categories. Thus, the same conceptual approach, that can be expressed in the framework of the graph theory, can be used for both clustering and categorization task depending on the amount of prior information available. Our results show significant increase in the accuracy with respect to the state of the art of both one-way and two-way clustering on the different datasets that were tested

La classification de données (ou apprentissage non-supervisé) vise à regrouper un ensemble d'observations sous la forme de classes homogènes et contrastées. Lorsque les données sont caractérisées par un grand nombre de variables, il devient nécessaire d'adapter les méthodes classiques, notamment au niveau des métriques, afin de maintenir des classes pertinentes ; ce phénomène est connu sous le nom de "malédiction de la dimension". Dans cette thèse, nous proposons une mesure de co-similarité basée sur la notion de co-occurrences d'ordre supérieur, directement extraites à partir des données. Dans le cas de l'analyse de texte, par exemple, les similarités entre documents sont calculées en prenant en compte les similarités entre mots, qui simultanément prennent en compte les similarités entre documents. Par cette approche " circulaire ", nous parvenons à mettre en correspondance des documents sans mots communs mais ayant juste des mots similaires. Cette approche s'effectue de manière purement numérique sans nécessiter de thesaurus externe. En outre, notre méthode peut également être étendue pour tirer parti de connaissances "a priori" afin de réaliser des tâches de catégorisation de textes : l'étiquette des documents est utilisée pour influencer les mesures de similarité entre les mots afin de classer de nouvelles données. Ainsi, le même cadre conceptuel, exprimable en terme de théorie des graphes, peut être utilisé à la fois pour les tâches de classification et de catégorisation en fonction de la quantité d'information initiale. Nos résultats montrent une amélioration significative de la précision, par rapport à l'état de l'art, à la fois pour le co-clustering et la catégorisation sur les jeux de données qui ont été testés.

La concurrence est un concept fondamental de la tradition libérale et des sciences économiques qui oblige les entreprises à pratiquer l'Intelligence Economique (IE) pour bien se positionner sur le marché ou tout simplement pour survivre. Mais souvent, ce n'est pas le plus fort qui survit, ni le plus intelligent, mais celui qui est le plus sensible au changement, facteur dominant dans la société actuelle. Les changements proviennent de l'extérieur ou naissent au sein même de l'entreprise et peuvent l'affecter plus ou moins durablement. Dès lors, les entreprises sont appelées à rester constamment en veille pour guetter le moindre changement en vue d'y apporter la solution adéquate en temps réel. Cependant, pour une veille réussie, on ne doit pas se contenter uniquement de surveiller les opportunités, mais avant tout, d'anticiper les menaces. Malheureusement, cette veille se déroule en oubliant l'indispensable volet sécurité de l'IE à savoir la sécurité des données manipulées et celle des procédés suivis pour atteindre les objectifs de l'IE. Nos travaux de recherche consistent à proposer un Système d'Intelligence Economique (SIE) Généraliste et Mobile. Ce SIE intègre une approche de modélisation du contrôle d'accès aux données et aux traitements pour sécuriser toutes les informations et les flux d'interaction durant son cycle de vie. Le besoin en matière de sécurité dans un SIE provient du fait que les informations manipulées sont d'ordre stratégique ayant une valeur assez importante. Une telle sécurité ne doit pas être considérée comme une option supplémentaire qu'offre un SIE pour se distinguer d'un autre. D'autant plus que la fuite de ces informations n'est pas le fait de faiblesses inhérentes aux systèmes informatiques des entreprises, mais c'est avant tout une question organisationnelle. La mobilité présente un choix stratégique pour notre SIE ''XPlor EveryWhere'', dont le but est de permettre aux utilisateurs de nos solutions de veille de continuer à rechercher, surveiller, valider et rediffuser des informations stratégiques au cours de leurs déplacements. Ils n'ont ainsi plus besoin d'être assis face à leur ordinateur pour accéder à des données utiles dans l'instant (préparation d'une réunion, nouvel ordre du jour, information sur un interlocuteur, une technologie, un marché, demande urgente d'une analyse ou d'un focus spécifique). Il leur suffit simplement d'utiliser discrètement, et en tout sécurité, leur appareil mobile. Grâce à XPlor EveryWhere, ils sont en permanence au cœur de l'information pertinente
Competition is a fundamental concept of the liberal economy tradition that requires companies to resort to Competitive Intelligence (CI) in order to be advantageously positioned on the market, or simply to survive. Nevertheless, it is well known that it is not the strongest of the organizations that survives, nor the most intelligent, but rather, the one most adaptable to change, the dominant factor in society today. Therefore, companies are required to remain constantly on a wakeful state to watch for any change in order to make appropriate solutions in real time. However, for a successful vigil, we should not be satisfied merely to monitor the opportunities, but before all, to anticipate risks. The external risk factors have never been so many: extremely dynamic and unpredictable markets, new entrants, mergers and acquisitions, sharp price reduction, rapid changes in consumption patterns and values, fragility of brands and their reputation. To face all these challenges, our research consists in proposing a Competitive Intelligence System (CIS) designed to provide online services. Through descriptive and statistics exploratory methods of data, Xplor EveryWhere display, in a very short time, new strategic knowledge such as: the profile of the actors, their reputation, their relationships, their sites of action, their mobility, emerging issues and concepts, terminology, promising fields etc. The need for security in XPlor EveryWhere arises out of the strategic nature of information conveyed with quite a substantial value. Such security should not be considered as an additional option that a CIS can provide just in order to be distinguished from one another. Especially as the leak of this information is not the result of inherent weaknesses in corporate computer systems, but above all it is an organizational issue. With Xplor EveryWhere we completed the reporting service, especially the aspect of mobility. Lastly with this system, it's possible to: View updated information as we have access to our strategic database server in real-time, itself fed daily by watchmen. They can enter information at trade shows, customer visits or after meetings

La réutilisation des données de soins pour la recherche s’est largement répandue avec le développement d’entrepôts de données cliniques. Ces entrepôts de données sont modélisés pour intégrer et explorer des données structurées liées à des thesaurus. Ces données proviennent principalement d’automates (biologie, génétique, cardiologie, etc) mais aussi de formulaires de données structurées saisies manuellement. La production de soins est aussi largement pourvoyeuse de données textuelles provenant des comptes rendus hospitaliers (hospitalisation, opératoire, imagerie, anatomopathologie etc.), des zones de texte libre dans les formulaires électroniques. Cette masse de données, peu ou pas utilisée par les entrepôts classiques, est une source d’information indispensable dans le contexte des maladies rares. En effet, le texte libre permet de décrire le tableau clinique d’un patient avec davantage de précisions et en exprimant l’absence de signes et l’incertitude. Particulièrement pour les patients encore non diagnostiqués, le médecin décrit l’histoire médicale du patient en dehors de tout cadre nosologique. Cette richesse d’information fait du texte clinique une source précieuse pour la recherche translationnelle. Cela nécessite toutefois des algorithmes et des outils adaptés pour en permettre une réutilisation optimisée par les médecins et les chercheurs. Nous présentons dans cette thèse l'entrepôt de données centré sur le document clinique, que nous avons modélisé, implémenté et évalué. À travers trois cas d’usage pour la recherche translationnelle dans le contexte des maladies rares, nous avons tenté d’adresser les problématiques inhérentes aux données textuelles: (i) le recrutement de patients à travers un moteur de recherche adapté aux données textuelles (traitement de la négation et des antécédents familiaux), (ii) le phénotypage automatisé à partir des données textuelles et (iii) l’aide au diagnostic par similarité entre patients basés sur le phénotypage. Nous avons pu évaluer ces méthodes sur l’entrepôt de données de Necker-Enfants Malades créé et alimenté pendant cette thèse, intégrant environ 490 000 patients et 4 millions de comptes rendus. Ces méthodes et algorithmes ont été intégrés dans le logiciel Dr Warehouse développé pendant la thèse et diffusé en Open source depuis septembre 2017
The repurposing of clinical data for research has become widespread with the development of clinical data warehouses. These data warehouses are modeled to integrate and explore structured data related to thesauri. These data come mainly from machine (biology, genetics, cardiology, etc.) but also from manual data input forms. The production of care is also largely providing textual data from hospital reports (hospitalization, surgery, imaging, anatomopathologic etc.), free text areas in electronic forms. This mass of data, little used by conventional warehouses, is an indispensable source of information in the context of rare diseases. Indeed, the free text makes it possible to describe the clinical picture of a patient with more precision and expressing the absence of signs and uncertainty. Particularly for patients still undiagnosed, the doctor describes the patient's medical history outside any nosological framework. This wealth of information makes clinical text a valuable source for translational research. However, this requires appropriate algorithms and tools to enable optimized re-use by doctors and researchers. We present in this thesis the data warehouse centered on the clinical document, which we have modeled, implemented and evaluated. In three cases of use for translational research in the context of rare diseases, we attempted to address the problems inherent in textual data: (i) recruitment of patients through a search engine adapted to textual (data negation and family history detection), (ii) automated phenotyping from textual data, and (iii) diagnosis by similarity between patients based on phenotyping. We were able to evaluate these methods on the data warehouse of Necker-Enfants Malades created and fed during this thesis, integrating about 490,000 patients and 4 million reports. These methods and algorithms were integrated into the software Dr Warehouse developed during the thesis and distributed in Open source since September 2017

Notre recherche porte essentiellement sur des tâches ayant une finalité applicative : détection de la dépression et de l'anorexie d'une part et détection de l'agressivité d'autre part ; cela à partir de messages postés par des utilisateurs de plates-formes de type réseaux sociaux. Nous avons également proposé une méthode non supervisée d'extraction de termes-clés. Notre première contribution porte sur l'extraction automatique de termes-clés dans des documents scientifiques ou articles de presse. Plus précisément, nous améliorons une méthode non supervisée à base de graphes. Nous avons évalué notre approche sur onze collections de données dont cinq contenant des documents longs, quatre contenants des documents courts et enfin deux contenant des documents de type article de presse. Nous avons montré que notre proposition permet d'améliorer les résultats dans certains contextes. La deuxième contribution de cette thèse est une solution pour la détection au plus tôt de la dépression et de l'anorexie. Nous avons proposé des modèles utilisant des classifieurs, s'appuyant sur la régression logistique ou les forêts d'arbres de décision, basés sur (a) des caractéristiques et (b) le plongement de phrases. Nous avons évalué nos modèles sur les collections de données de la tâche eRisk. Nous avons observé que les modèles basés sur les caractéristiques sont très performants lorsque la mesure de précision est considérée, soit pour la détection de la dépression, soit pour la détection de l'anorexie. Le modèle utilisant le plongement de phrases, quant à lui, est plus performant lorsque l'on mesure la détection au plus tôt (ERDE_50) et le rappel. Nous avons aussi obtenu de bons résultats par rapport à l'état de l'art : meilleurs résultats sur la précision et ERDE_50 pour la détection de la dépression, et sur la précision et le rappel pour la détection de l'anorexie. Notre dernière contribution concerne la détection de l'agression dans les messages postés par des utilisateurs sur les réseaux sociaux. Nous avons réutilisé les mêmes modèles que ceux utilisés pour la détection de la dépression ou de l'anorexie. À cela, nous avons ajouté d'autres modèles basés sur l'apprentissage profond. Nous avons évalué nos modèles sur les collections de données de la tâche internationale TRAC. Nous avons observé que nos modèles, utilisant l'apprentissage profond, fournissent de meilleurs résultats que nos modèles utilisant des classifieurs classiques. Nos résultats dans cette partie de la thèse sont comparables à l'état de l'art du domaine. Nous avons toutefois obtenu le meilleur résultat sur une des collections de données
Our research mainly focuses on tasks with an application purpose: depression and anorexia detection on the one hand and aggression detection on the other; this from messages posted by users on a social media platform. We have also proposed an unsupervised method of keyphrases extraction. These three pieces of work were initiated at different times during this thesis work. Our first contribution concerns the automatic keyphrases extraction from scientific documents or news articles. More precisely, we improve an unsupervised graph-based method to solve the weaknesses of graph-based methods by combining existing solutions. We evaluated our approach on eleven data collections including five containing long documents, four containing short documents and finally two containing news articles. We have shown that our proposal improves the results in certain contexts. The second contribution of this thesis is to provide a solution for early depression and anorexia detection. We proposed models that use classical classifiers, namely logistic regression and random forest, based on : (a) features and (b) sentence embedding. We evaluated our models on the eRisk data collections. We have observed that feature-based models perform very well on precision-oriented measures both for depression or anorexia detection. The model based on sentence embedding is more efficient on ERDE_50 and recall-oriented measures. We also obtained better results compared to the state-of-the-art on precision and ERDE_50 for depression detection, and on precision and recall for anorexia detection. Our last contribution is to provide an approach for aggression detection in messages posted by users on social networks. We reused the same models used for depression or anorexia detection to create models. We added other models based on deep learning approach. We evaluated our models on the data collections of TRAC shared task. We observed that our models using deep learning provide better results than our models using classical classifiers. Our results in this part of the thesis are in the middle (fifth or ninth results) compared to the competitors. We still got the best result on one of the data collections

Cette thèse se situe à la confluence des domaines de "la modélisation de thématiques" (topic modeling) et l'"analyse d'opinions" (opinion mining). Le problème que nous traitons est la modélisation conjointe et dynamique des thématiques (sujets) et des opinions (prises de position) sur le Web et les médias sociaux. En effet, dans la littérature, ce problème est souvent décomposé en sous-tâches qui sont menées séparément. Ceci ne permet pas de prendre en compte les associations et les interactions entre les opinions et les thématiques sur lesquelles portent ces opinions (cibles). Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation conjointe et dynamique qui permet d'intégrer trois dimensions du texte (thématiques, opinions et temps). Afin d'y parvenir, nous adoptons une approche statistique, plus précisément, une approche basée sur les modèles de thématiques probabilistes (topic models). Nos principales contributions peuvent être résumées en deux points : 1. Le modèle TS (Topic-Sentiment model) : un nouveau modèle probabiliste qui permet une modélisation conjointe des thématiques et des opinions. Ce modèle permet de caractériser les distributions d'opinion relativement aux thématiques. L'objectif est d'estimer, à partir d'une collection de documents, dans quelles proportions d'opinion les thématiques sont traitées. 2. Le modèle TTS (Time-aware Topic-Sentiment model) : un nouveau modèle probabiliste pour caractériser l'évolution temporelle des thématiques et des opinions. En s'appuyant sur l'information temporelle (date de création de documents), le modèle TTS permet de caractériser l'évolution des thématiques et des opinions quantitativement, c'est-à-dire en terme de la variation du volume de données à travers le temps. Par ailleurs, nous apportons deux autres contributions : une nouvelle mesure pour évaluer et comparer les méthodes d'extraction de thématiques, ainsi qu'une nouvelle méthode hybride pour le classement d'opinions basée sur une combinaison de l'apprentissage automatique supervisé et la connaissance a priori. Toutes les méthodes proposées sont testées sur des données réelles en utilisant des évaluations adaptées
This work is located at the junction of two domains : topic modeling and sentiment analysis. The problem that we propose to tackle is the joint and dynamic modeling of topics (subjects) and sentiments (opinions) on the Web. In the literature, the task is usually divided into sub-tasks that are treated separately. The models that operate this way fail to capture the topic-sentiment interaction and association. In this work, we propose a joint modeling of topics and sentiments, by taking into account associations between them. We are also interested in the dynamics of topic-sentiment associations. To this end, we adopt a statistical approach based on the probabilistic topic models. Our main contributions can be summarized in two points : 1. TS (Topic-Sentiment model) : a new probabilistic topic model for the joint extraction of topics and sentiments. This model allows to characterize the extracted topics with distributions over the sentiment polarities. The goal is to discover the sentiment proportions specfic to each of theextracted topics. 2. TTS (Time-aware Topic-Sentiment model) : a new probabilistic model to caracterize the topic-sentiment dynamics. Relying on the document's time information, TTS allows to characterize the quantitative evolutionfor each of the extracted topic-sentiment pairs. We also present two other contributions : a new evaluation framework for measuring the performance of topic-extraction methods, and a new hybrid method for sentiment detection and classification from text. This method is based on combining supervised machine learning and prior knowledge. All of the proposed methods are tested on real-world data based on adapted evaluation frameworks

Tous les domaines de la science et de la technologie produisent de gros volume de données hétérogènes. L'exploration de tels volumes de données reste toujours un défi. Peu de travaux ciblent l'exploration et l'analyse de données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. Dans ce travail, nous proposons une contribution à la découverte de connaissances dans les données séquentielles hétérogènes. Nous étudions trois axes de recherche différents: (i) l'extraction de motifs séquentiels, (ii) la classification et (iii) le clustering des données séquentielles. Tout d'abord, nous généralisons la notion de séquence multidimensionnelle en considérant la structure complexe et hétérogène. Nous présentons une nouvelle approche MMISP pour extraire des motifs séquentiels à partir de données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. MMISP génère un grand nombre de motifs séquentiels comme cela est généralement le cas pour toues les algorithmes d'énumération des motifs. Pour surmonter ce problème, nous proposons une nouvelle façon de considérer les séquences multidimensionnelles hétérogènes en les associant à des structures de patrons. Nous développons une méthode pour énumérer seulement les motifs qui respectent certaines contraintes. La deuxième direction de recherche est la classification de séquences multidimensionnelles et hétérogènes. Nous utilisons l'analyse formelle de concept (AFC) comme une méthode de classification. Nous montrons l'intérêt des treillis de concepts et de l'indice de stabilité pour classer les séquences et pour choisir quelques groupes intéressants de séquences. La troisième direction de recherche dans cette thèse est préoccupé par le regroupement des données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. Nous nous basons sur la notion de sous-séquences communes pour définir une mesure de similarité permettant d'évaluer la proximité entre deux séquences formées d'une liste d'ensemble d'items. Nous utilisons cette mesure de similarité pour construire une matrice de similarité entre les séquences et pour les segmenter en plusieurs groupes. Dans ce travail, nous présentons les résultats théoriques et un algorithme de programmation dynamique permettant de compter efficacement toutes les sous-séquences communes à deux séquences sans énumérer toutes les séquences. Le système résultant de cette recherches a été appliqué pour analyser et extraire les trajectoires de soins de santé des patients en cancérologie. Les données sont issues d' une base de données médico-administrative incluant des informations sur des patients hospitalisent en France. Le système permet d'identifier et de caractériser des épisodes de soins pour des ensembles spécifiques de patients. Les résultats ont été discutés et interprétés avec les experts du domaine
All domains of science and technology produce large and heterogeneous data. Although a lot of work was done in this area, mining such data is still a challenge. No previous research work targets the mining of heterogeneous multidimensional sequential data. This thesis proposes a contribution to knowledge discovery in heterogeneous sequential data. We study three different research directions: (i) Extraction of sequential patterns, (ii) Classification and (iii) Clustering of sequential data. Firstly we generalize the notion of a multidimensional sequence by considering complex and heterogeneous sequential structure. We present a new approach called MMISP to extract sequential patterns from heterogeneous sequential data. MMISP generates a large number of sequential patterns as this is usually the case for pattern enumeration algorithms. To overcome this problem, we propose a novel way of considering heterogeneous multidimensional sequences by mapping them into pattern structures. We develop a framework for enumerating only patterns satisfying given constraints. The second research direction is in concern with the classification of heterogeneous multidimensional sequences. We use Formal Concept Analysis (FCA) as a classification method. We show interesting properties of concept lattices and of stability index to classify sequences into a concept lattice and to select some interesting groups of sequences. The third research direction in this thesis is in concern with the clustering of heterogeneous multidimensional sequential data. We focus on the notion of common subsequences to define similarity between a pair of sequences composed of a list of itemsets. We use this similarity measure to build a similarity matrix between sequences and to separate them in different groups. In this work, we present theoretical results and an efficient dynamic programming algorithm to count the number of common subsequences between two sequences without enumerating all subsequences. The system resulting from this research work was applied to analyze and mine patient healthcare trajectories in oncology. Data are taken from a medico-administrative database including all information about the hospitalizations of patients in Lorraine Region (France). The system allows to identify and characterize episodes of care for specific sets of patients. Results were discussed and validated with domain experts

Tous les domaines de la science et de la technologie produisent de gros volume de données hétérogènes. L'exploration de tels volumes de données reste toujours un défi. Peu de travaux ciblent l'exploration et l'analyse de données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. Dans ce travail, nous proposons une contribution à la découverte de connaissances dans les données séquentielles hétérogènes. Nous étudions trois axes de recherche différents: (i) l'extraction de motifs séquentiels, (ii) la classification et (iii) le clustering des données séquentielles. Tout d'abord, nous généralisons la notion de séquence multidimensionnelle en considérant la structure complexe et hétérogène. Nous présentons une nouvelle approche MMISP pour extraire des motifs séquentiels à partir de données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. MMISP génère un grand nombre de motifs séquentiels comme cela est généralement le cas pour toues les algorithmes d'énumération des motifs. Pour surmonter ce problème, nous proposons une nouvelle façon de considérer les séquences multidimensionnelles hétérogènes en les associant à des structures de patrons. Nous développons une méthode pour énumérer seulement les motifs qui respectent certaines contraintes. La deuxième direction de recherche est la classification de séquences multidimensionnelles et hétérogènes. Nous utilisons l'analyse formelle de concept (AFC) comme une méthode de classification. Nous montrons l'intérêt des treillis de concepts et de l'indice de stabilité pour classer les séquences et pour choisir quelques groupes intéressants de séquences. La troisième direction de recherche dans cette thèse est préoccupé par le regroupement des données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. Nous nous basons sur la notion de sous-séquences communes pour définir une mesure de similarité permettant d'évaluer la proximité entre deux séquences formées d'une liste d'ensemble d'items. Nous utilisons cette mesure de similarité pour construire une matrice de similarité entre les séquences et pour les segmenter en plusieurs groupes. Dans ce travail, nous présentons les résultats théoriques et un algorithme de programmation dynamique permettant de compter efficacement toutes les sous-séquences communes à deux séquences sans énumérer toutes les séquences. Le système résultant de cette recherches a été appliqué pour analyser et extraire les trajectoires de soins de santé des patients en cancérologie. Les données sont issues d' une base de données médico-administrative incluant des informations sur des patients hospitalisent en France. Le système permet d'identifier et de caractériser des épisodes de soins pour des ensembles spécifiques de patients. Les résultats ont été discutés et interprétés avec les experts du domaine
All domains of science and technology produce large and heterogeneous data. Although a lot of work was done in this area, mining such data is still a challenge. No previous research work targets the mining of heterogeneous multidimensional sequential data. This thesis proposes a contribution to knowledge discovery in heterogeneous sequential data. We study three different research directions: (i) Extraction of sequential patterns, (ii) Classification and (iii) Clustering of sequential data. Firstly we generalize the notion of a multidimensional sequence by considering complex and heterogeneous sequential structure. We present a new approach called MMISP to extract sequential patterns from heterogeneous sequential data. MMISP generates a large number of sequential patterns as this is usually the case for pattern enumeration algorithms. To overcome this problem, we propose a novel way of considering heterogeneous multidimensional sequences by mapping them into pattern structures. We develop a framework for enumerating only patterns satisfying given constraints. The second research direction is in concern with the classification of heterogeneous multidimensional sequences. We use Formal Concept Analysis (FCA) as a classification method. We show interesting properties of concept lattices and of stability index to classify sequences into a concept lattice and to select some interesting groups of sequences. The third research direction in this thesis is in concern with the clustering of heterogeneous multidimensional sequential data. We focus on the notion of common subsequences to define similarity between a pair of sequences composed of a list of itemsets. We use this similarity measure to build a similarity matrix between sequences and to separate them in different groups. In this work, we present theoretical results and an efficient dynamic programming algorithm to count the number of common subsequences between two sequences without enumerating all subsequences. The system resulting from this research work was applied to analyze and mine patient healthcare trajectories in oncology. Data are taken from a medico-administrative database including all information about the hospitalizations of patients in Lorraine Region (France). The system allows to identify and characterize episodes of care for specific sets of patients. Results were discussed and validated with domain experts

Dans un contexte riche d'information, un système de recherche d'information doit être capable de trouver les meilleurs résultats possibles dans un océan d'information. Notre étude s'intéresse aux connaissances qui peuvent être extraites du contenu textuel des documents en associant la finesse d'analyse d'une approche linguistique (extraction et structuration) à la capacité d'une approche statistique de traiter de gros corpus. L'approche statistique se base sur la fouille de données textuelles et principalement la technique de règles d'association. L'approche linguistique se base sur les syntagmes nominaux que nous considérons comme des entités textuelles plus susceptibles de représenter l'information contenue dans le texte que les termes simples. Elle explicite les contraintes linguistiques nécessaires à l'extraction des syntagmes nominaux et défini les rapports syntagmatiques entre les composantes d'un syntagme nominal. Ces relations syntagmatiques sont exploitées pour la structuration des syntagmes nominaux. Une mesure, appelée ``quantité d'information'', est proposée pour évaluer le pouvoir évocateur de chaque syntagme nominal, filtrer et comparer les syntagmes nominaux. Le modèle proposé démontre que la combinaison d'une approche statistique et d'une approche linguistique affine les connaissances extraites et améliore les performances d'un système de recherche d'information.

Les discours normés que produisent les institutions sont concurrencés par les discours informels ou faiblement formalisés issus du web social. La démocratisation de la prise de parole redistribue l’autorité en matière de connaissance et modifie les processus de construction des savoirs. Ces discours spontanés sont accessibles par tous et dans des volumes exponentiels, ce qui offre aux sciences humaines et sociales de nouvelles possibilités d’exploration. Pourtant elles manquent encore de méthodologies pour appréhender ces données complexes et encore peu décrites. L’objectif de la thèse est de montrer dans quelle mesure les discours du web social peuvent compléter les discours institutionnels. Nous y développons une méthodologie de collecte et d’analyse adaptée aux spécificités des discours natifs du numérique (massivité, anonymat, volatilité, caractéristiques structurelles, etc.). Nous portons notre attention sur les forums de discussion comme environnements d’élaboration de ces discours et appliquons la méthodologie développée à une problématique sociale définie : celle de l’épidémie du VIH/SIDA au Viêt Nam. Ce terrain applicatif recouvre plusieurs enjeux de société : sanitaire et social, évolutions des moeurs, concurrence des discours. L’étude est complétée par l’analyse d’un corpus comparable de langue française, relevant des mêmes thématique, genre et discours que le corpus vietnamien, de manière à mettre en évidence les spécificités de contextes socioculturels distincts
The standard discourse produced by official organisations is confronted with the unofficial or informal discourse of the social web. Empowering people to express themselves results in a new balance of authority, when it comes to knowledge and changes the way people learn. Social web discourse is available to each and everyone and its size is growing fast, which opens up new fields for both humanities and social sciences to investigate. The latter, however, are not equipped to engage with such complex and little-analysed data. The aim of this dissertation is to investigate how far social web discourse can help supplement official discourse. In it we set out a method to collect and analyse data that is in line with the characteristics of a digital environment, namely data size, anonymity, transience, structure. We focus on forums, where such discourse is built, and test our method on a specific social issue, ie the HIV/AIDS epidemic in Vietnam. This field of investigation encompasses several related questions that have to do with health, society, the evolution of morals, the mismatch between different kinds of discourse. Our study is also grounded in the analysis of a comparable French corpus dealing with the same topic, whose genre and discourse characteristics are equivalent to those of the Vietnamese one: this two-pronged research highlights the specific features of different socio-cultural environments

Cette thèse s'inscrit dans les domaines des systèmes Question Réponse en domaine restreint, la recherche d'information ainsi que TALN. Les systèmes de Question Réponse (QR) ont pour objectif de retrouver un fragment pertinent d'un document qui pourrait être considéré comme la meilleure réponse concise possible à une question de l'utilisateur. Le but de cette thèse est de proposer une approche de localisation de réponses dans des masses de données complexes et évolutives décrites ci-dessous.. De nos jours, dans de nombreux domaines d'application, les systèmes informatiques sont instrumentés pour produire des rapports d'événements survenant, dans un format de données textuelles généralement appelé fichiers log. Les fichiers logs représentent la source principale d'informations sur l'état des systèmes, des produits, ou encore les causes de problèmes qui peuvent survenir. Les fichiers logs peuvent également inclure des données sur les paramètres critiques, les sorties de capteurs, ou une combinaison de ceux-ci. Ces fichiers sont également utilisés lors des différentes étapes du développement de logiciels, principalement dans l'objectif de débogage et le profilage. Les fichiers logs sont devenus un élément standard et essentiel de toutes les grandes applications. Bien que le processus de génération de fichiers logs est assez simple et direct, l'analyse de fichiers logs pourrait être une tâche difficile qui exige d'énormes ressources de calcul, de temps et de procédures sophistiquées. En effet, il existe de nombreux types de fichiers logs générés dans certains domaines d'application qui ne sont pas systématiquement exploités d'une manière efficace en raison de leurs caractéristiques particulières. Dans cette thèse, nous nous concentrerons sur un type des fichiers logs générés par des systèmes EDA (Electronic Design Automation). Ces fichiers logs contiennent des informations sur la configuration et la conception des Circuits Intégrés (CI) ainsi que les tests de vérification effectués sur eux. Ces informations, très peu exploitées actuellement, sont particulièrement attractives et intéressantes pour la gestion de conception, la surveillance et surtout la vérification de la qualité de conception. Cependant, la complexité de ces données textuelles complexes, c.-à-d. des fichiers logs générés par des outils de conception de CI, rend difficile l'exploitation de ces connaissances. Plusieurs aspects de ces fichiers logs ont été moins soulignés dans les méthodes de TALN et Extraction d'Information (EI). Le grand volume de données et leurs caractéristiques particulières limitent la pertinence des méthodes classiques de TALN et EI. Dans ce projet de recherche nous cherchons à proposer une approche qui permet de répondre à répondre automatiquement aux questionnaires de vérification de qualité des CI selon les informations se trouvant dans les fichiers logs générés par les outils de conception. Au sein de cette thèse, nous étudions principalement "comment les spécificités de fichiers logs peuvent influencer l'extraction de l'information et les méthodes de TALN?". Le problème est accentué lorsque nous devons également prendre leurs structures évolutives et leur vocabulaire spécifique en compte. Dans ce contexte, un défi clé est de fournir des approches qui prennent les spécificités des fichiers logs en compte tout en considérant les enjeux qui sont spécifiques aux systèmes QR dans des domaines restreints. Ainsi, les contributions de cette thèse consistent brièvement en :〉Proposer une méthode d'identification et de reconnaissance automatique des unités logiques dans les fichiers logs afin d'effectuer une segmentation textuelle selon la structure des fichiers. Au sein de cette approche, nous proposons un type original de descripteur qui permet de modéliser la structure textuelle et le layout des documents textuels.〉Proposer une approche de la localisation de réponse (recherche de passages) dans les fichiers logs. Afin d'améliorer la performance de recherche de passage ainsi que surmonter certains problématiques dûs aux caractéristiques des fichiers logs, nous proposons une approches d'enrichissement de requêtes. Cette approches, fondée sur la notion de relevance feedback, consiste en un processus d'apprentissage et une méthode de pondération des mots pertinents du contexte qui sont susceptibles d'exister dans les passage adaptés. Cela dit, nous proposons également une nouvelle fonction originale de pondération (scoring), appelée TRQ (Term Relatedness to Query) qui a pour objectif de donner un poids élevé aux termes qui ont une probabilité importante de faire partie des passages pertinents. Cette approche est également adaptée et évaluée dans les domaines généraux.〉Etudier l'utilisation des connaissances morpho-syntaxiques au sein de nos approches. A cette fin, nous nous sommes intéressés à l'extraction de la terminologie dans les fichiers logs. Ainsi, nous proposons la méthode Exterlog, adaptée aux spécificités des logs, qui permet d'extraire des termes selon des patrons syntaxiques. Afin d'évaluer les termes extraits et en choisir les plus pertinents, nous proposons un protocole de validation automatique des termes qui utilise une mesure fondée sur le Web associée à des mesures statistiques, tout en prenant en compte le contexte spécialisé des logs
In this thesis, we present contributions to the challenging issues which are encounteredin question answering and locating information in complex textual data, like log files. Question answering systems (QAS) aim to find a relevant fragment of a document which could be regarded as the best possible concise answer for a question given by a user. In this work, we are looking to propose a complete solution to locate information in a special kind of textual data, i.e., log files generated by EDA design tools.Nowadays, in many application areas, modern computing systems are instrumented to generate huge reports about occurring events in the format of log files. Log files are generated in every computing field to report the status of systems, products, or even causes of problems that can occur. Log files may also include data about critical parameters, sensor outputs, or a combination of those. Analyzing log files, as an attractive approach for automatic system management and monitoring, has been enjoying a growing amount of attention [Li et al., 2005]. Although the process of generating log files is quite simple and straightforward, log file analysis could be a tremendous task that requires enormous computational resources, long time and sophisticated procedures [Valdman, 2004]. Indeed, there are many kinds of log files generated in some application domains which are not systematically exploited in an efficient way because of their special characteristics. In this thesis, we are mainly interested in log files generated by Electronic Design Automation (EDA) systems. Electronic design automation is a category of software tools for designing electronic systems such as printed circuit boards and Integrated Circuits (IC). In this domain, to ensure the design quality, there are some quality check rules which should be verified. Verification of these rules is principally performed by analyzing the generated log files. In the case of large designs that the design tools may generate megabytes or gigabytes of log files each day, the problem is to wade through all of this data to locate the critical information we need to verify the quality check rules. These log files typically include a substantial amount of data. Accordingly, manually locating information is a tedious and cumbersome process. Furthermore, the particular characteristics of log files, specially those generated by EDA design tools, rise significant challenges in retrieval of information from the log files. The specific features of log files limit the usefulness of manual analysis techniques and static methods. Automated analysis of such logs is complex due to their heterogeneous and evolving structures and the large non-fixed vocabulary.In this thesis, by each contribution, we answer to questions raised in this work due to the data specificities or domain requirements. We investigate throughout this work the main concern "how the specificities of log files can influence the information extraction and natural language processing methods?". In this context, a key challenge is to provide approaches that take the log file specificities into account while considering the issues which are specific to QA in restricted domains. We present different contributions as below:> Proposing a novel method to recognize and identify the logical units in the log files to perform a segmentation according to their structure. We thus propose a method to characterize complex logicalunits found in log files according to their syntactic characteristics. Within this approach, we propose an original type of descriptor to model the textual structure and layout of text documents.> Proposing an approach to locate the requested information in the log files based on passage retrieval. To improve the performance of passage retrieval, we propose a novel query expansion approach to adapt an initial query to all types of corresponding log files and overcome the difficulties like mismatch vocabularies. Our query expansion approach relies on two relevance feedback steps. In the first one, we determine the explicit relevance feedback by identifying the context of questions. The second phase consists of a novel type of pseudo relevance feedback. Our method is based on a new term weighting function, called TRQ (Term Relatedness to Query), introduced in this work, which gives a score to terms of corpus according to their relatedness to the query. We also investigate how to apply our query expansion approach to documents from general domains.> Studying the use of morpho-syntactic knowledge in our approaches. For this purpose, we are interested in the extraction of terminology in the log files. Thus, we here introduce our approach, named Exterlog (EXtraction of TERminology from LOGs), to extract the terminology of log files. To evaluate the extracted terms and choose the most relevant ones, we propose a candidate term evaluation method using a measure, based on the Web and combined with statistical measures, taking into account the context of log files

Dans le contexte actuel, il y a un besoin évident de techniques de fouille de textes pour analyser l'énorme quantité de documents textuelles non structurées disponibles sur Internet. Ces données textuelles sont souvent représentées par des matrices creuses (sparses) de grande dimension où les lignes et les colonnes représentent respectivement des documents et des termes. Ainsi, il serait intéressant de regrouper de façon simultanée ces termes et documents en classes homogènes, rendant ainsi cette quantité importante de données plus faciles à manipuler et à interpréter. Les techniques de classification croisée servent justement cet objectif. Bien que plusieurs techniques existantes de co-clustering ont révélé avec succès des blocs homogènes dans plusieurs domaines, ces techniques sont toujours contraintes par la grande dimensionalité et la sparsité caractérisant les matrices documents-termes. En raison de cette sparsité, plusieurs co-clusters sont principalement composés de zéros. Bien que ces derniers soient homogènes, ils ne sont pas pertinents et doivent donc être filtrés en aval pour ne garder que les plus importants. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes de co-clustering conçus pour tenir compte des problèmes liés à la sparsité mentionnés ci-dessus. Ces algorithmes cherchent une structure diagonale par blocs et permettent directement d'identifier les co-clusters les plus pertinents, ce qui les rend particulièrement efficaces pour le co-clustering de données textuelles. Dans ce contexte, nos contributions peuvent être résumées comme suit: Tout d'abord, nous introduisons et démontrons l'efficacité d'un nouvel algorithme de co-clustering basé sur la maximisation directe de la modularité de graphes. Alors que les algorithmes de co-clustering existants qui se basent sur des critères de graphes utilisent des approximations spectrales, l'algorithme proposé utilise une procédure d'optimisation itérative pour révéler les co-clusters les plus pertinents dans une matrice documents-termes. Par ailleurs, l'optimisation proposée présente l'avantage d'éviter le calcul de vecteurs propres, qui est une tâche rédhibitoire lorsque l'on considère des données de grande dimension. Ceci est une amélioration par rapport aux approches spectrales, où le calcul des vecteurs propres est nécessaire pour effectuer le co-clustering. Dans un second temps, nous utilisons une approche probabiliste pour découvrir des structures en blocs homogènes diagonaux dans des matrices documents-termes. Nous nous appuyons sur des approches de type modèles de mélanges, qui offrent de solides bases théoriques et une grande flexibilité qui permet de découvrir diverses structures de co-clusters. Plus précisément, nous proposons un modèle de blocs latents parcimonieux avec des distributions de Poisson sous contraintes. De façon intéressante, ce modèle comprend la sparsité dans sa formulation, ce qui le rend particulièrement adapté aux données textuelles. En plaçant l'estimation des paramètres de ce modèle dans le cadre du maximum de vraisemblance et du maximum de vraisemblance classifiante, quatre algorithmes de co-clustering ont été proposées, incluant une variante dure, floue, stochastique et une quatrième variante qui tire profit des avantages des variantes floue et stochastique simultanément. Pour finir, nous proposons un nouveau cadre de fouille de textes biomédicaux qui comprend certains algorithmes de co-clustering mentionnés ci-dessus. Ce travail montre la contribution du co-clustering dans une problématique réelle de fouille de textes biomédicaux. Le cadre proposé permet de générer de nouveaux indices sur les résultats retournés par les études d'association pan-génomique (GWAS) en exploitant les abstracts de la base de données PUBMED. (...)
In the current context, there is a clear need for Text Mining techniques to analyse the huge quantity of unstructured text documents available on the Internet. These textual data are often represented by sparse high dimensional matrices where rows and columns represent documents and terms respectively. Thus, it would be worthwhile to simultaneously group these terms and documents into meaningful clusters, making this substantial amount of data easier to handle and interpret. Co-clustering techniques just serve this purpose. Although many existing co-clustering approaches have been successful in revealing homogeneous blocks in several domains, these techniques are still challenged by the high dimensionality and sparsity characteristics exhibited by document-term matrices. Due to this sparsity, several co-clusters are primarily composed of zeros. While homogeneous, these co-clusters are irrelevant and must be filtered out in a post-processing step to keep only the most significant ones. The objective of this thesis is to propose new co-clustering algorithms tailored to take into account these sparsity-related issues. The proposed algorithms seek a block diagonal structure and allow to straightaway identify the most useful co-clusters, which makes them specially effective for the text co-clustering task. Our contributions can be summarized as follows: First, we introduce and demonstrate the effectiveness of a novel co-clustering algorithm based on a direct maximization of graph modularity. While existing graph-based co-clustering algorithms rely on spectral relaxation, the proposed algorithm uses an iterative alternating optimization procedure to reveal the most meaningful co-clusters in a document-term matrix. Moreover, the proposed optimization has the advantage of avoiding the computation of eigenvectors, a task which is prohibitive when considering high dimensional data. This is an improvement over spectral approaches, where the eigenvectors computation is necessary to perform the co-clustering. Second, we use an even more powerful approach to discover block diagonal structures in document-term matrices. We rely on mixture models, which offer strong theoretical foundations and considerable flexibility that makes it possible to uncover various specific cluster structure. More precisely, we propose a rigorous probabilistic model based on the Poisson distribution and the well known Latent Block Model. Interestingly, this model includes the sparsity in its formulation, which makes it particularly effective for text data. Setting the estimate of this model’s parameters under the Maximum Likelihood (ML) and the Classification Maximum Likelihood (CML) approaches, four co-clustering algorithms have been proposed, including a hard, a soft, a stochastic and a fourth algorithm which leverages the benefits of both the soft and stochastic variants, simultaneously. As a last contribution of this thesis, we propose a new biomedical text mining framework that includes some of the above mentioned co-clustering algorithms. This work shows the contribution of co-clustering in a real biomedical text mining problematic. The proposed framework is able to propose new clues about the results of genome wide association studies (GWAS) by mining PUBMED abstracts. This framework has been tested on asthma disease and allowed to assess the strength of associations between asthma genes reported in previous GWAS as well as discover new candidate genes likely associated to asthma. In a nutshell, while several text co-clustering algorithms already exist, their performance can be substantially increased if more appropriate models and algorithms are available. According to the extensive experiments done on several challenging real-world text data sets, we believe that this thesis has served well this objective

Dans le contexte actuel, il y a un besoin évident de techniques de fouille de textes pour analyser l'énorme quantité de documents textuelles non structurées disponibles sur Internet. Ces données textuelles sont souvent représentées par des matrices creuses (sparses) de grande dimension où les lignes et les colonnes représentent respectivement des documents et des termes. Ainsi, il serait intéressant de regrouper de façon simultanée ces termes et documents en classes homogènes, rendant ainsi cette quantité importante de données plus faciles à manipuler et à interpréter. Les techniques de classification croisée servent justement cet objectif. Bien que plusieurs techniques existantes de co-clustering ont révélé avec succès des blocs homogènes dans plusieurs domaines, ces techniques sont toujours contraintes par la grande dimensionalité et la sparsité caractérisant les matrices documents-termes. En raison de cette sparsité, plusieurs co-clusters sont principalement composés de zéros. Bien que ces derniers soient homogènes, ils ne sont pas pertinents et doivent donc être filtrés en aval pour ne garder que les plus importants. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes de co-clustering conçus pour tenir compte des problèmes liés à la sparsité mentionnés ci-dessus. Ces algorithmes cherchent une structure diagonale par blocs et permettent directement d'identifier les co-clusters les plus pertinents, ce qui les rend particulièrement efficaces pour le co-clustering de données textuelles. Dans ce contexte, nos contributions peuvent être résumées comme suit: Tout d'abord, nous introduisons et démontrons l'efficacité d'un nouvel algorithme de co-clustering basé sur la maximisation directe de la modularité de graphes. Alors que les algorithmes de co-clustering existants qui se basent sur des critères de graphes utilisent des approximations spectrales, l'algorithme proposé utilise une procédure d'optimisation itérative pour révéler les co-clusters les plus pertinents dans une matrice documents-termes. Par ailleurs, l'optimisation proposée présente l'avantage d'éviter le calcul de vecteurs propres, qui est une tâche rédhibitoire lorsque l'on considère des données de grande dimension. Ceci est une amélioration par rapport aux approches spectrales, où le calcul des vecteurs propres est nécessaire pour effectuer le co-clustering. Dans un second temps, nous utilisons une approche probabiliste pour découvrir des structures en blocs homogènes diagonaux dans des matrices documents-termes. Nous nous appuyons sur des approches de type modèles de mélanges, qui offrent de solides bases théoriques et une grande flexibilité qui permet de découvrir diverses structures de co-clusters. Plus précisément, nous proposons un modèle de blocs latents parcimonieux avec des distributions de Poisson sous contraintes. De façon intéressante, ce modèle comprend la sparsité dans sa formulation, ce qui le rend particulièrement adapté aux données textuelles. En plaçant l'estimation des paramètres de ce modèle dans le cadre du maximum de vraisemblance et du maximum de vraisemblance classifiante, quatre algorithmes de co-clustering ont été proposées, incluant une variante dure, floue, stochastique et une quatrième variante qui tire profit des avantages des variantes floue et stochastique simultanément. Pour finir, nous proposons un nouveau cadre de fouille de textes biomédicaux qui comprend certains algorithmes de co-clustering mentionnés ci-dessus. Ce travail montre la contribution du co-clustering dans une problématique réelle de fouille de textes biomédicaux. Le cadre proposé permet de générer de nouveaux indices sur les résultats retournés par les études d'association pan-génomique (GWAS) en exploitant les abstracts de la base de données PUBMED. (...)
In the current context, there is a clear need for Text Mining techniques to analyse the huge quantity of unstructured text documents available on the Internet. These textual data are often represented by sparse high dimensional matrices where rows and columns represent documents and terms respectively. Thus, it would be worthwhile to simultaneously group these terms and documents into meaningful clusters, making this substantial amount of data easier to handle and interpret. Co-clustering techniques just serve this purpose. Although many existing co-clustering approaches have been successful in revealing homogeneous blocks in several domains, these techniques are still challenged by the high dimensionality and sparsity characteristics exhibited by document-term matrices. Due to this sparsity, several co-clusters are primarily composed of zeros. While homogeneous, these co-clusters are irrelevant and must be filtered out in a post-processing step to keep only the most significant ones. The objective of this thesis is to propose new co-clustering algorithms tailored to take into account these sparsity-related issues. The proposed algorithms seek a block diagonal structure and allow to straightaway identify the most useful co-clusters, which makes them specially effective for the text co-clustering task. Our contributions can be summarized as follows: First, we introduce and demonstrate the effectiveness of a novel co-clustering algorithm based on a direct maximization of graph modularity. While existing graph-based co-clustering algorithms rely on spectral relaxation, the proposed algorithm uses an iterative alternating optimization procedure to reveal the most meaningful co-clusters in a document-term matrix. Moreover, the proposed optimization has the advantage of avoiding the computation of eigenvectors, a task which is prohibitive when considering high dimensional data. This is an improvement over spectral approaches, where the eigenvectors computation is necessary to perform the co-clustering. Second, we use an even more powerful approach to discover block diagonal structures in document-term matrices. We rely on mixture models, which offer strong theoretical foundations and considerable flexibility that makes it possible to uncover various specific cluster structure. More precisely, we propose a rigorous probabilistic model based on the Poisson distribution and the well known Latent Block Model. Interestingly, this model includes the sparsity in its formulation, which makes it particularly effective for text data. Setting the estimate of this model’s parameters under the Maximum Likelihood (ML) and the Classification Maximum Likelihood (CML) approaches, four co-clustering algorithms have been proposed, including a hard, a soft, a stochastic and a fourth algorithm which leverages the benefits of both the soft and stochastic variants, simultaneously. As a last contribution of this thesis, we propose a new biomedical text mining framework that includes some of the above mentioned co-clustering algorithms. This work shows the contribution of co-clustering in a real biomedical text mining problematic. The proposed framework is able to propose new clues about the results of genome wide association studies (GWAS) by mining PUBMED abstracts. This framework has been tested on asthma disease and allowed to assess the strength of associations between asthma genes reported in previous GWAS as well as discover new candidate genes likely associated to asthma. In a nutshell, while several text co-clustering algorithms already exist, their performance can be substantially increased if more appropriate models and algorithms are available. According to the extensive experiments done on several challenging real-world text data sets, we believe that this thesis has served well this objective

Le développement des systèmes de télésurveillance médicale à domicile est fondamental face au vieillissement de la population et aux capacités limitées d admission dans les hôpitaux et centres spécialisés. Ce travail de thèse concerne particulièrement la conception d un assistant intelligent pour l analyse des données hétérogènes collectées par des capteurs au domicile afin de détecter, voire prévenir, l occurrence de situations inquiétantes. Il s agit de concevoir un système d apprentissage des habitudes de vie d une personne, tout écart par rapport à ce profil comportemental étant considéré comme critique. L étude proposée concerne d une part la conception d un processus de simulation pour la génération de grandes quantités de données appropriées au contexte expérimental. D autre part, une méthode générique pour l extraction non supervisée de motifs dans des séquences temporelles multidimensionnelles et hétérogènes est proposée puis expérimentée dans le contexte de l identification des comportements récurrents d une personne dans ses activités quotidiennes. On évalue en particulier les indices de sensibilité (tolérance aux modifications normales de comportement) et de spécificité (rejet des modifications inquiétantes) du système. L application du système d apprentissage aux séquences générées par la simulation permet également de vérifier l extraction possible de comportements récurrents interprétés a posteriori en terme de la réalisation d activités de la vie quotidienne.

Les données textuelles constituent un vivier d'information exploitable pour de nombreuses entreprises. En particulier, le web fournit une source quasiment inépuisable de données textuelles qui peuvent être utilisées à profit pour des systèmes de recommandation, de veille, de recherche d'information, etc. Les récentes avancées en traitement du langage naturel ont permit de capturer le sens des mots dans leur contexte afin d'améliorer les systèmes de traduction, de résumés, ou encore le regroupement de documents suivant des catégories prédéfinies. La majorité de ces applications reposent cependant souvent sur une intervention humaine non négligeable pour annoter des corpus : Elle consiste, par exemple, à fournir aux algorithmes des exemples d'affectation de catégories à des documents. L'algorithme apprend donc à reproduire le jugement humain et l'applique pour de nouveaux documents. L'objet de cette thèse est de tirer profit des dernières avancées qui capturent l'information sémantique du texte pour l'appliquer dans un cadre non supervisé. Les contributions s'articulent autour de trois axes principaux. Dans le premier, nous proposons une méthode pour transférer l'information capturée par un réseau neuronal pour de la classification croisée textuelle. Elle consiste à former simultanément des groupes de documents similaires et des groupes de mots cohérents. Ceci facilite l'interprétation d'un grand corpus puisqu'on peut caractériser des groupes de documents par des groupes de mots, résumant ainsi une grande volumétrie de texte. Plus précisément nous entraînons l'algorithme Paragraph Vectors sur un jeu de données augmenté en faisant varier les différents hyperparamètres, classifions les documents à partir des différentes représentations vectorielles obtenues et cherchons un consensus sur des différentes partitions. Une classification croisée contrainte de la matrice de co-occurrences termes-documents est ensuite appliquée pour conserver le partitionnement consensus obtenu. Cette méthode se révèle significativement meilleure en qualité de partitionnement des documents sur des corpus variés et a l'avantage de l'interprétation offerte par la classification croisée. Deuxièmement, nous présentons une méthode pour évaluer des algorithmes de classification croisée en exploitant des représentation vectorielles de mots appelées word embeddings. Il s’agit de vecteurs construits grâce à de gros volumes de textes, dont une caractéristique majeure est que deux mots sémantiquement proches ont des word embeddings proches selon une distance cosinus. Notre méthode permet de mesurer l'adéquation entre les partitions de documents et de mots, offrant ainsi de manière totalement non supervisée un indice de la qualité de la classification croisée. Troisièmement, nous proposons un système qui permet de recommander des petites annonces similaires lorsqu'on en consulte une. Leurs descriptions sont souvent courtes, syntaxiquement incorrectes, et l'utilisation de synonymes font qu'il est difficile pour des systèmes traditionnels de mesurer fidèlement la similarité sémantique. De plus, le fort renouvellement des annonces encore valides (produit non vendu) implique des choix permettant d’avoir un faible temps de calcul. Notre méthode, simple à implémenter, répond à ce cas d'usage et s'appuie de nouveau sur les word embeddings. L'utilisation de ceux-ci présente certains avantages mais impliquent également quelques difficultés : la création de tels vecteurs nécessite de choisir les valeurs de certains paramètres, et la différence entre le corpus sur lequel les word embeddings ont été construit et celui sur lequel ils sont utilisés fait émerger le problème des mots qui n'ont pas de représentation vectorielle. Nous présentons, pour palier ces problèmes, une analyse de l'impact des différents paramètres sur les word embeddings ainsi qu'une étude des méthodes permettant de traiter le problème de « mots en dehors du vocabulaire »
Textual data is ubiquitous and is a useful information pool for many companies. In particular, the web provides an almost inexhaustible source of textual data that can be used for recommendation systems, business or technological watch, information retrieval, etc. Recent advances in natural language processing have made possible to capture the meaning of words in their context in order to improve automatic translation systems, text summary, or even the classification of documents according to predefined categories. However, the majority of these applications often rely on a significant human intervention to annotate corpora: This annotation consists, for example in the context of supervised classification, in providing algorithms with examples of assigning categories to documents. The algorithm therefore learns to reproduce human judgment in order to apply it for new documents. The object of this thesis is to take advantage of these latest advances which capture the semantic of the text and use it in an unsupervised framework. The contributions of this thesis revolve around three main axes. First, we propose a method to transfer the information captured by a neural network for co-clustering of documents and words. Co-clustering consists in partitioning the two dimensions of a data matrix simultaneously, thus forming both groups of similar documents and groups of coherent words. This facilitates the interpretation of a large corpus of documents since it is possible to characterize groups of documents by groups of words, thus summarizing a large corpus of text. More precisely, we train the Paragraph Vectors algorithm on an augmented dataset by varying the different hyperparameters, classify the documents from the different vector representations and apply a consensus algorithm on the different partitions. A constrained co-clustering of the co-occurrence matrix between terms and documents is then applied to maintain the consensus partitioning. This method is found to result in significantly better quality of document partitioning on various document corpora and provides the advantage of the interpretation offered by the co-clustering. Secondly, we present a method for evaluating co-clustering algorithms by exploiting vector representations of words called word embeddings. Word embeddings are vectors constructed using large volumes of text, one major characteristic of which is that two semantically close words have word embeddings close by a cosine distance. Our method makes it possible to measure the matching between the partition of the documents and the partition of the words, thus offering in a totally unsupervised setting a measure of the quality of the co-clustering. Thirdly, we are interested in recommending classified ads. We present a system that allows to recommend similar classified ads when consulting one. The descriptions of classified ads are often short, syntactically incorrect, and the use of synonyms makes it difficult for traditional systems to accurately measure semantic similarity. In addition, the high renewal rate of classified ads that are still valid (product not sold) implies choices that make it possible to have low computation time. Our method, simple to implement, responds to this use case and is again based on word embeddings. The use of these has advantages but also involves some difficulties: the creation of such vectors requires choosing the values of some parameters, and the difference between the corpus on which the word embeddings were built upstream. and the one on which they are used raises the problem of out-of-vocabulary words, which have no vector representation. To overcome these problems, we present an analysis of the impact of the different parameters on word embeddings as well as a study of the methods allowing to deal with the problem of out-of-vocabulary words

Prendre en compte l'aspect sémantique des données textuelles lors de la tâche de classification s'est imposé comme un réel défi ces dix dernières années. Cette difficulté vient s'ajouter au fait que la plupart des données disponibles sur les réseaux sociaux sont des textes courts, ce qui a notamment pour conséquence de rendre les méthodes basées sur la représentation "bag of words" peu efficientes. L'approche proposée dans ce projet de recherche est différente des approches proposées dans les travaux antérieurs sur l'enrichissement des messages courts et ce pour trois raisons. Tout d'abord, nous n'utilisons pas des bases de connaissances externes comme Wikipedia parce que généralement les messages courts qui sont traités par l'entreprise proveniennent des domaines spécifiques. Deuxièment, les données à traiter ne sont pas utilisées pour la constitution de ressources à cause du fonctionnement de l'outil. Troisièment, à notre connaissance il n'existe pas des travaux d'une part qui exploitent des données structurées comme celles de l'entreprise pour constituer des ressources sémantiques, et d'autre part qui mesurent l'impact de l'enrichissement sur un système interactif de regroupement de flux de textes. Dans cette thèse, nous proposons la création de ressources permettant d'enrichir les messages courts afin d'améliorer la performance de l'outil du regroupement sémantique de l'entreprise Succeed Together. Ce dernier implémente des méthodes de classification supervisée et non supervisée. Pour constituer ces ressources, nous utilisons des techniques de fouille de données séquentielles
Taking into account the semantic aspect of the textual data during the classification task has become a real challenge in the last ten years. This difficulty is in addition to the fact that most of the data available on social networks are short texts, which in particular results in making methods based on the "bag of words" representation inefficient. The approach proposed in this research project is different from the approaches proposed in previous work on the enrichment of short messages for three reasons. First, we do not use external knowledge like Wikipedia because typically short messages that are processed by the company come from specific domains. Secondly, the data to be processed are not used for the creation of resources because of the operation of the tool. Thirdly, to our knowledge there is no work on the one hand, which uses structured data such as the company's data to constitute semantic resources, and on the other hand, which measure the impact of enrichment on a system Interactive grouping of text flows. In this thesis, we propose the creation of resources enabling to enrich the short messages in order to improve the performance of the tool of the semantic grouping of the company Succeed Together. The tool implements supervised and unsupervised classification methods. To build these resources, we use sequential data mining techniques