Event summarization on social media stream: retrospective and prospective tweet summarization. (Synthèse d'évènement dans les médias sociaux : résumé rétrospectif et prospectif de microblogs)

Le contenu genere dans les medias sociaux comme Twitter permet aux utilisateurs d'avoir un apercu retrospectif d'evenement et de suivre les nouveaux developpements des qu'ils se produisent. Cependant, bien que Twitter soit une source d'information importante, il est caracterise par le volume et la velocite des informations publiees qui rendent difficile le suivi de l'evolution des evenements. Pour permettre de mieux tirer profit de ce nouveau vecteur d'information, deux tâches complementaires de recherche d'information dans les medias sociaux ont ete introduites : la generation de resume retrospectif qui vise a selectionner les tweets pertinents et non redondant recapitulant "ce qui s'est passe" et l'envoi des notifications prospectives des qu'une nouvelle information pertinente est detectee. Notre travail s'inscrit dans ce cadre. L'objectif de cette these est de faciliter le suivi d'evenement, en fournissant des outils de generation de synthese adaptes a ce vecteur d'information. Les defis majeurs sous-jacents a notre problematique decoulent d'une part du volume, de la velocite et de la variete des contenus publies et, d'autre part, de la qualite des tweets qui peut varier d'une maniere considerable. La tâche principale dans la notification prospective est l'identification en temps reel des tweets pertinents et non redondants. Le systeme peut choisir de retourner les nouveaux tweets des leurs detections ou bien de differer leur envoi afin de s'assurer de leur qualite. Dans ce contexte, nos contributions se situent a ces differents niveaux : Premierement, nous introduisons Word Similarity Extended Boolean Model (WSEBM), un modele d'estimation de la pertinence qui exploite la similarite entre les termes basee sur le word embedding et qui n'utilise pas les statistiques de flux. L'intuition sous- jacente a notre proposition est que la mesure de similarite a base de word embedding est capable de considerer des mots differents ayant la meme semantique ce qui permet de compenser le non-appariement des termes lors du calcul de la pertinence. Deuxiemement, l'estimation de nouveaute d'un tweet entrant est basee sur la comparaison de ses termes avec les termes des tweets deja envoyes au lieu d'utiliser la comparaison tweet a tweet. Cette methode offre un meilleur passage a l'echelle et permet de reduire le temps d'execution. Troisiemement, pour contourner le probleme du seuillage de pertinence, nous utilisons un classificateur binaire qui predit la pertinence. L'approche proposee est basee sur l'apprentissage supervise adaptatif dans laquelle les signes sociaux sont combines avec les autres facteurs de pertinence dependants de la requete. De plus, le retour des jugements de pertinence est exploite pour re-entrainer le modele de classification. Enfin, nous montrons que l'approche proposee, qui envoie les notifications en temps reel, permet d'obtenir des performances prometteuses en termes de qualite (pertinence et nouveaute) avec une faible latence alors que les approches de l'etat de l'art tendent a favoriser la qualite au detriment de la latence. Cette these explore egalement une nouvelle approche de generation du resume retrospectif qui suit un paradigme different de la majorite des methodes de l'etat de l'art. Nous proposons de modeliser le processus de generation de synthese sous forme d'un probleme d'optimisation lineaire qui prend en compte la diversite temporelle des tweets. Les tweets sont filtres et regroupes d'une maniere incrementale en deux partitions basees respectivement sur la similarite du contenu et le temps de publication. Nous formulons la generation du resume comme etant un probleme lineaire entier dans lequel les variables inconnues sont binaires, la fonction objective est a maximiser et les contraintes assurent qu'au maximum un tweet par cluster est selectionne dans la limite de la longueur du resume fixee prealablement.