Εntity-level Εvent Ιmpact Αnalytics

Govind Govind 1
1 Equipe Hultech - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Notre société est de plus en plus présente sur le Web. En conséquence, une grande partie des événements quotidiens a vocation à être numérisée. Dans ce cadre, le Web contient des descriptions de divers événements du monde réel et provenant du monde entier. L'ampleur de ces événements peut varier, allant de ceux pertinents uniquement localement à ceux qui retiennent l'attention du monde entier. La presse et les médias sociaux permettent d’atteindre une diffusion presque mondiale. L’ensemble de toutes ces données décrivant des événements sociétaux potentiellement complexes ouvre la porte à de nombreuses possibilités de recherche pour analyser et mieux comprendre l'état de notre société. Dans cette thèse, nous étudions diverses tâches d’analyse de l’impact des événements sociétaux. Plus précisément, nous abordons trois facettes dans le contexte des événements et du Web, à savoir la diffusion d’événements dans des communautés de langues étrangères, la classification automatisée des contenus Web et l’évaluation et la visualisation de la viralité de l’actualité. Nous émettons l'hypothèse que les entités nommées associées à un événement ou à un contenu Web contiennent des informations sémantiques précieuses, qui peuvent être exploitées pour créer des modèles de prédiction précis. À l'aide de nombreuses études, nous avons montré que l'élévation du contenu Web au niveau des entités saisissait leur essence essentielle et offrait ainsi une variété d'avantages pour obtenir de meilleures performances dans diverses tâches. Nous exposons de nouvelles découvertes sur des tâches disparates afin de réaliser notre objectif global en matière d'analyse de l’impact des événements sociétaux
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [120 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02102795
Contributeur : Govind Govind <>
Soumis le : mercredi 17 avril 2019 - 16:20:37
Dernière modification le : vendredi 10 mai 2019 - 01:37:12

Fichier

PhD_Thesis_Govind.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02102795, version 1

Citation

Govind Govind. Εntity-level Εvent Ιmpact Αnalytics. Document and Text Processing. Normandie Université, Unicaen, EnsiCaen, CNRS, GREYC UMR 6072, 2019. English. ⟨tel-02102795⟩

Partager

Métriques

Consultations de la notice

82

Téléchargements de fichiers

30