Classification statistique et reseau de neurones formels pour la representation de banques de donnees documentaires
Auteur / Autrice : | ALBERT GEORGEL |
Direction : | DANIEL LAURENT |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences et techniques communes |
Date : | Soutenance en 1992 |
Etablissement(s) : | Paris 7 |
Résumé
La these presente une nouvelle methode de classification statistique plus particulierement adaptee au traitement de donnees documentaires. Un critere statistique a ete developpe permettant ainsi de mesurer la qualite d'une representation de l'ensemble des donnees a traiter. Cette representation permet de situer des classes coherentes et recouvrantes de mots clefs et de documents dans un espace multidimensionnel. Un modele de reseaux de neurones formels calcule la representation de l'ensemble de donnees a traiter qui satisfait ce critere. L'approche neuronale permettra l'exploitation optimale des calculateurs paralleles. L'analyse de trois corpus documentaires se rapportant aux domaines de la chimie des polymeres et des reglementations edictees par le centre scientifique et technique du batiment a permis de valider cette nouvelle methode de classification