Détection des textes non-naturels

Unnatural language detection

• Auteur / Autrice : Thomas Lavergne
• Direction : François Yvon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et réseaux
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Paris, Télécom ParisTech

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage

Web sémantique

Courrier poubelle (messageries électroniques)

Résumé

Cette thèse porte sur la détection des textes non-naturels, en particulier dans le cadre de la lutte contre le spam sur le Web. L'enjeu est d'améliorer la qualité des résultats des moteurs de recherche en distinguant de manière automatique les contenus légitimes des faux contenus. Dans une première partie, la thèse se concentre sur une étude des différentes formes de faux contenus présents sur le Web, la manière dont ils sont utilisés dans le cadre du spam et les techniques actuelles permettant de les détecter. Dans un second temps, le problème général de la nature des textes non-naturels est abordé. Trois définitions sont proposées et illustrées au travers d'une taxonomie de ces textes, la dernière étant une définition pragmatique utilisable dans le cadre d'une détection automatique de ces textes. La troisième partie propose des méthodes de détection adaptées aux différents types de textes non-naturels rencontrés dans le cadre du spam Web. Les approches envisagées, basées sur des modèles statistiques, exploitent à la fois la structure et le contenu des textes et sont validées aussi bien sur des données synthétiques que sur des données réelles.

This thesis concerns unnatural language detection, especially in the context of fighting web spam. The main goal is to improve the quality of results produced by web search engines by automatically distinguishing between legitimate and fake content. In the first part, the thesis focuses on various kinds of fake content that can be found on the web, how it can be used to generate Web spam, and on the existing methods used to detect it. In the second part, a more general problem of the essence of unnatural texts is studied. Three definitions are proposed and illustrated through a taxonomy of such texts, the last one being a pragmatic definition usable in the context of automatic detection of unnatural texts. Te last part describes detection methods adapted to the different kinds of unnatural texts found in Web spam. These methods, based on statistical models, use the structure as well as the content of texts and are validated on both synthetic and real data.