Système de recommandation pour les musées d'art: une approche en utilisant TAL et optimisation

Juan-Manuel Torres (juan-manuel (point) torres <at> univ-avignon (point) fr)

Laboratoire Informatique d'Avignon/UAPV – École Polytechnique de Montréal

Le 10 janvier 2018 à 11 h 30

Salle 3195, Pavillon André-Aisenstadt


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


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