Résumé. Nous présentons dans cet article un algorithme inductif semi-supervisé pour la tâche d’ordonnancement bipartite. Les algorithmes semi–supervisés proposés jusqu’à maintenant ont été étudiés dans le cadre strict de la classification. Récemment des travaux ont été réalisés dans le cadre transductif pour étendre les modèles existants en classification au cadre d’ordonnancement. L’originalit...

RÉSUMÉ. Nous présentons un modèle d’apprentissage pour la Recherche d’Information Structurée qui ajuste automatiquement ses paramètres grâce à un ensemble d’exemples étiquetés composé de requêtes et de jugements de pertinence sur un ensemble de parties de documents. Notre modèle améliore la performance d’un système de base de Recherche d’Information en optimisant un critère de coût d’ordonnance...

RÉSUMÉ. Dans le cadre du projet LegDoc au Centre Européen de Recherche de Xerox, nous avons développé des composants pour l’annotation sémantique de documents semi-structurés. Alors que certaines entités sémantiques ont une forme régulière et peuvent être facilement extraites, d’autres collections plus complexes et hétérogénes nous ont amenés à déployer des méthodes d’apprentissage automatique....

This thesis studies the following topics in Machine Learning: Bandit theory, Statistical learning and Reinforcement learning. The common underlying thread is the non-asymptotic study of various notions of adaptation: to an environment or an opponent in part I about bandit theory, to the structure of a signal in part II about statistical theory, to the structure of states and rewards or to some ...

Query expansion (QE) improves the retrieval quality in average, even though it can dramatically decrease performance for certain queries. This observation drives the trend to suggest selective approaches that aim at choosing the best function to apply for each query. Most of selective approaches use a learning process on past query features and results. This paper presents a new selective QE me...

Today, the MGAC-dom/wdeg algorithm, i.e., the algorithm which maintains Generalized Arc Consistency during the search of a solution, is still considered as the most efficient generic approach to cope with large and hard problem instances of the Constraint Satisfaction Problem (CSP). In this paper, an hybrid approach combining tree search with local search is proposed. Several combination scheme...