dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
On se propose donc de donner aux attributs éliminés dans les itérations antérieures la chance de revenir dans la recherche, ce qui pourrait, peut être, améliorer la qualité de la solution retournée par RFE-SVM. Notre approche consiste à combiner l'algorithme RFE-SVM avec des opérateurs de recherche locale, issus des domaines de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Afin d'évaluer les apports de notre approche, nous avons réalisé une série d'expérimentations sur trois bases de données disponibles dans le site UCI Machine Learning Repository  [5]. Les résultats de ces expérimentations sont prometteurs et confirment l'intérêt d'utiliser des recherches locales. En effet, même s'il y'a encore des erreurs de classification, nous avons pu montrer que la réinsertion d'attributs, éliminés lors du processus de classification contribuait à l'amélioration de la qualité de la solution A R I M A retournée par l'algorithme RFE-SVM et ainsi, nous avons pu produire des classifieurs plus performants.
Le reste du papier est structuré comme suit. La section 2, introduit les concepts et les notions utilisés dans ce papier. Nous décrivons dans cette section, des techniques de datamining en l'occurrence la classification supervisée avec l'algorithme SVM et la sélection d'attributs avec l'algorithme RFE-SVM. Nous terminons cette section 2 par une présentation de la problématique que nous essayons de traiter dans ce papier. Notre proposition est présentée dans la section 3 où nous commençons par présenter le principe de notre approche, puis terminons par une présentation détaillée de notre algorithme de sélection d'attributs. Les operateurs de recherche locale utilisés seront aussi présentés dans cette partie. Les résultats obtenus lors des expérimentations sur des bases de données benchmarks sont détaillés dans la section 4.
L'algorithme de validation croisée à k blocs (k -fold crossvalidation) consiste à découper l'ensemble initial d'exemples D en k blocs. On répète alors k phases d'apprentissage-évaluation, où une hypothèse h est obtenue par apprentissage sur (k-1) blocs de données et testée sur le bloc restant. L'estimateur de l'erreur est obtenu comme la moyenne des k erreurs empiriques ainsi obtenues. L'algorithme de validation croisée est décrit dans  [15]. Dans la suite de ce papier, nous utiliserons la procédure de validation avec une base de données test pour évaluer les classifieurs que nous mettrons en oeuvre à partir des jeux de données dont nous disposons.
Sélection d'attributs pour classification 205 A R I M A information seront conservées. En outre, la FSS permet également à un expert d'avoir une vue sur les variables pertinentes de son problème. Récemment, la taille des bases de données a augmenté considérablement, tant en nombre d'instances qu'en nombre d'attributs considérés. Adapter ou créer de nouvelles méthodes de sélection efficaces à ces nouvelles échelles est un nouveau défi. Ce défi présente de bonnes opportunités et challenges pour la recherche en extraction de connaissances et en apprentissage machine. La thématique de sélection de caractéristiques est un domaine de recherche actif depuis plusieurs décennies  [1, 7, 8, 12]. Elle consiste à extraire de l'ensemble des variables explicatives disponibles un ensemble optimal de caractéristiques les plus importantes par rapport à un système donné afin de mener à bien la tâche pour laquelle il a été conçu.
Résultats expérimentaux Nous avons choisi d'évaluer les performances en terme de précision du classifieur construit à l'aide de ces trois jeux de données publics présentés ci-dessus. Dans la pratique, nous divisons chaque base de données comme suit: les deux tiers des données sont utilisées pour la sélection des caractéristiques et l'apprentissage des classifieurs, la partie restante, c'est-à-dire le tiers, étant utilisé comme ensemble test. La performance est mesurée par le taux de bonne classification moyennée sur les ensembles de test. Les résultats obtenus comparés aux résultats de l'algorithme RFE-SVM de base sont présentés dans le tableau 2, ou N désigne le nombre d'attributs retenu par l'algorithme de la première ligne et P la précision du classifieur construit sur les N attributs. Nous remarquons que sur ces ensembles de données, notre algorithme de sélection d'attributs retourne un taux de prédiction de qualité égale ou supérieure à celui retourné par l'algorithme RFE-SVM de base.
Datasets En nous basant sur ces résultats issus des expériences que nous avons réalisées, nous pouvons affirmer que notre approche (RFE-SVM+BF et RFE-SVM+AT) de sélection d'attributs est très bien fondée. En effet, sur les quatre ensembles de données utilisés dans ce papier, notre algorithme de sélection arrive à améliorer la qualité de la solution retournée par l'algorithme RFE-SVM, et nous avons ainsi produit des classifieurs plus performants que ceux produit par l'algorithme RFE-SVM de base.
Nous avons implémenté et testé notre algorithme sur des datasets benchmark d'UCI repository. Les résultats issus des expérimentations ont été concluants et ont montré le bien fondé de notre approche. En effet, sur quatre des bases de données que nous avons utilisées, les expériences ont montré que le fait de donner aux attributs supprimés dans les itérations antérieures la chance de revenir dans la sélection permet d'améliorer la qualité de la solution retournée par l'algorithme RFE-SVM et ainsi de rendre le classifieur proposé plus performant. Bien que les résultats obtenus soient intéressants et encourageants, beaucoup de points sont susceptibles d'être étudiés dans le cadre de travaux futurs. Donc en guise de perspectives, nous comptons, dans le court terme, continuer à expérimenter notre algorithme sur d'autres datasets benchmarks afin de voir le comportement de notre approche sur d'autres bases de très grandes tailles.
Cet espace catalographique pas toujours bien représenté, souvent trop autoréférentiel et dissimulé aux utilisateurs, requiert une médiation, notamment pour la recherche d'informations. Rappelons que la recherche d'informations (RI) est le processus d'exploration et de découverte de l'information qui traite de la représentation, de l'organisation, de la mémorisation ainsi que de l'accès à l'information. Dans le cas de données organisées comme les bases de données bibliographiques sur lesquelles reposent les catalogues de bibliothèques, la recherche portera sur les métadonnées du document obtenues par des processus d'indexation à base de langages documentaires : les classifications, le répertoire d'autorités matière, les thésaurus. Dans les systèmes de recherche d'information classiques comme les OPACs, les moteurs de recherche fonctionnent sous le paradigme de la recherche par mots-clés, ce qui limite la capacité de navigation par le manque de transparence interne.
Le choix d'un syst ème intégré de gest ion de bibliothèque (SIGB) propriétaire5, resp ect ant tout d'abord le st andard international Unimarc, format offi ciel d'échange de l'information bibliographique, et apte à décrire tout type de document -monographie et article, carte, photographie, base de données ou document audiovisuel -s'est imposé. Il devait par ailleurs rendre possible la consultation en texte intégral des documents signalés.
Signalement, description L'Unimarc permet à la fois de décrire la forme -titre, auteur, édition, collation, etc. -et le contenu d'un document via un résumé, une indexation, mais aussi, il comporte un certain nombre de champs libres que le catalogueur peut utiliser pour des renseignements propres à son contexte de travail. Via ces champs 900, il a été décidé de décrire sommairement le contexte des opérations archéologiques -localisation, resp onsable d'opération, numéro d'enregist rement de l'opération dans le syst ème de gest ion de l'act ivité de l'Inrap -dont rendent direct ement compte une partie des documents référencés dans Dolia. Sans être une base de données des opérations de terrain, et conservant le document comme objet principal, Dolia contient ainsi le minimum d'informations nécessaires sur les opérations archéologiques pour pouvoir être mis en relation avec les autres syst èmes d'information de l'établissement.
Localisation, accessibilité Au-delà d'être une base de données permettant de signaler et de présenter la documentation scientifi que de l'Inrap, Dolia, comme de nombreux catalogues documentaires, renseigne sur le nombre d'exemplaires, leur nature, leur localisation, leur disp onibilité, etc. Le réseau documentaire de l'Inrap s'est dès lors doté d'outils d'aide à la description des exemplaires physiques : plan de classement et code-barres. Si le code-barres n'est qu'un numéro d'ordre servant à identifi er les exemplaires, permettant le récolement du fonds et le prêt de documents aux agents et entre centres de documentation, le plan de classement quant à lui génère une cote propre à chaque document qui, tout en facilitant l'organisation physique du fonds, en précise le contenu. Deux plans de classement, élaborés selon les principes d'une organisation des connaissances non pas hiérarchique mais thématique, ont été adoptés pour coter et ordonner les fonds.
Perspective Si d'archives ouvertes interinst itutionnelles comme l'est HAL15, thématiques comme la plateforme des physiciens Arxiv, ou encore inst itutionnelles comme la plateforme SAM de l'École des Arts et Métiers. Ces diff érents projets ont tous pour point commun de donner accès en ligne, avec plus ou moins de contrôle, aux product ions d'une communauté de chercheurs. C'est dans ce contexte quelque peu en ébullition, alors que se multiplient journées d'étude, rencontres, colloques et autres groupes de travail transversaux, qu'une réfl exion est menée act uellement à l'Inrap pour la création d'une plateforme nationale de données archéologiques qui mettrait à disp osition une documentation aujourd'hui disp arate et disp ersée. L'ensemble de la documentation produite au cours d'une opération d'archéologie, que ce soit des minutes de terrain, des bases de données, des inventaires réglementaires ou des rapports d'opération, serait accessible depuis une interface unique et décrit avec un syst ème d'indexation commun.
Conçue dans le resp ect des textes réglementaires, elle a également tenu compte des contraintes posées par le catalogage de cette littérature grise, et des recommandations ont notamment été émises pour la rédact ion d'un « titre de contenu » concernant les rapports d'opération de fouilles, élément permettant d'identifi er rapidement le sujet principal du document. En outre, l'arrêté de septembre 2004 prévoit que les rapports d'opération comprennent une « notice scientifi que résumant les principaux résultats de l'opération »8 ainsi que des mots-clés issus des thésaurus « Chronologie » et « Interprétation » de la base de données nationale Patriarche, autant d'éléments participant au catalogage. En eff et, le contenu des documents est décrit dans le syst ème documentaire de l'Inrap, d'une part au travers d'un résumé de l'oeuvre -dans le cas des rapports d'opération, il peut être établi par les documentalist es sur la base des notices scientifi ques réalisées par les archéologues -et d'autre part, chaque notice de Dolia exige une indexation en langage contrôlé à partir des microthésaurus « Lieux », « Sujets », « Chronologies » et « Peuples » du thésaurus Pact ols [cf.
encadré p 78] dans lesquels les mots-clés indiqués au sein des rapports trouvent bien évidemment leurs équivalents. Lors du choix d'un thésaurus en 2006, deux possibilités s'off raient à l'Inrap : le thésaurus Pact ols, les thésaurus de la base de données nationale Patriarche. Si les seconds sont déjà employés dans la première sect ion des rapports pour caract ériser l'opération et permettent une description des sites plus précise, le premier est plus riche, couvre mieux les diff érents asp ect s d'un rapport -résultats de l'opération, description du mobilier, études sp écialisées, études documentaires et d'archives -et est plus adapté à la description des ressources éditées. Le caract ère évolutif du thésaurus Pact ols a levé les dernières hésitations, puisqu'il devenait envisageable d'enrichir le thésaurus des termes qui pourraient manquer9.
L'utilisation d'une list e fermée de termes liés entre eux par des relations sémantiques et hiérarchiques pour la description des documents et l'interrogation du catalogue peut apparaître comme une contrainte. En eff et, elle oblige à se plier aux choix des concepteurs du thésaurus et ce parfois au détriment des usages en vigueur localement. Cependant, utilisé dans le cadre d'un catalogue d'envergure nationale alimenté par plusieurs documentalist es, pour décrire des réalités parfois proches mais nommées diff éremment suivant les régions, le thésaurus renforce la cohérence de la base de données en contribuant à l'unifi cation des descriptions et facilite la mise en relation des documents [ill. 3].
L'expression recherche numérique désigne les recherches en sciences humaines et sociales (SHS) qui se fondent sur le traitement informatisé de données ; excluant les outils de bureautique ou de publication des résultats de la recherche (par exemple à travers un blogue ou une base de données). Elle désigne les recherches en SHS qui portent sur des objets numériques ou numérisés, tout en ayant recours à des méthodes elles-mêmes numériques. Ce type de recherches fait actuellement l'objet de débats épistémologiques, méthodologiques et éthiques, notamment dans le champ des sciences de l'information et de la communication. Par exemple,  Rieder et Rhöle (2012)  mettent en avant les limites d'un fantasme de l'objectivité des chiffres et d'une « science totale » autorisée par le traitement informatisé, mais également les dangers et écueils de la constitution de corpus de données provenant d'applications en ligne (par exemple en passant par l'interface de programmation 1 de Twitter).
Pour créer une fenêtre sous Microsoft Windows par exemple, un développeur n'est pas obligé de le dessiner pixel par pixel sur l'écran ; il suffit d'appeler la classe CreateWindow qui fait partie de l'API de Windows et définit une fenêtre standard avec son comportement habituel »  (Rieder, 2008, p. 2 ). 2 Sur ce point, voir  Ghitalla, 2008. connexe, plusieurs publications ont récemment mis en avant la nécessité de s'emparer d'objets de recherche souvent ignorés par les SHS, par exemple les algorithmes  (Cardon, 2013)  ou les bases de données  (Flichy et Parasie, 2013). Cet article propose de contribuer à ces débats sur la recherche numérique en s'appuyant sur l'analyse de trois approches spécifiques : les Digital Humanities, qui mobilisent les ressources numériques pour la recherche en sciences humaines ; les Cultural Analytics, qui analysent les formes numériques de la culture ; et les Digital Methods, qui portent spécifiquement sur les formes de la communication sur le web.
La recherche numérique contemporaine est souvent appréhendée à l'aune du caractère innovant de ses apports techniques, les outils informatiques ouvrant de nouveaux horizons de recherche en rendant notamment possible l'analyse de grands corpus de données. Ainsi, l'outil « Google Ngram Viewer »  (Michel et al. , 2011) , qui permet aux chercheurs d'interroger la base de données des livres numérisés par Google pour y extraire des termes (ici les n-grams), a fait l'objet de nombreux débats quant à sa nouveauté et à son utilité pour les chercheurs 3. Au-delà des effets d'annonce, il apparaît plus heuristique d'analyser les usages de ces technologies numériques par les chercheurs en SHS. En ce sens, Noortje Marres propose, dans un cadre théorique des sciences, technologies et société (STS), de regarder les « redistributions de méthodes » qui ont lieu au sein de la recherche numérique  (Marres, 2012a).
L'étude de la culture selon Manovich passe ainsi par le recours à différents outils et méthodes développés en dehors des SHS, par exemple l'analyse exploratoire, la fouille et la visualisation de grandes masses de données. Celles-ci sont appliquées sur différents types de corpus :  La figure ci-dessus est extraite du projet de recherche « 1 million Manga pages » 22 , proposant une analyse stylistique des bandes dessinées japonaises. Ce projet se fonde sur l'extraction de la totalité de la base de données d'un site web de publication de mangas, puis de leur visualisation et analyse. Cette figure visualise ainsi l'ensemble des pages de ces bandes dessinées. L'axe horizontal présente l'écart-type (ici, les tonalités de gris) et l'axe vertical présente l'entropie (ici, la variation dans le détail de l'image).
La création de données s'y effectue encore souvent à l'échelle d'équipes de recherche, dont les membres ne tendent que rarement à partager leurs données une fois leur recherche terminée  24. Toute une littérature sur l'étude des infrastructures de recherche a mis en évidence, à travers plusieurs enquêtes ethnographiques portant sur la constitution de bases de données scientifiques  (Star et Ruhleder, 1996 ; Star, 1999) , les défis rencontrés pour garantir les conditions de partage des bases de données, aussi bien au niveau du travail « des petites mains » sur les métadonnées  (Dagiral et Peerbaye, 2012)  que sur les modalités de pérennisation de la base de données  (Millerand, 2011 ; 2012). Appliquées aux projets de recherche numérique, ces notions permettent de mettre en avant tout le travail de structuration des données nécessaire à leur traitement, autant d'étapes qui sont rarement explicitées lors de la communication des résultats.
À la suite des travaux précurseurs en « Humanities computing », les « Digital Humanities » visent ainsi à mobiliser les ressources numériques en termes de calcul et de publication dans le cadre de recherches en sciences humaines. Le projet Mapping the Republic of Letters (cf. figure1) de l'Université de Stanford constitue un exemple d'application d'outils numériques dans le cadre d'une recherche dans le domaine des humanités. Ce projet se fonde sur la numérisation de la correspondance des intellectuels européens des Lumières, puis sur le traitement informatique de cette base de données en fonction de critères déterminés par le travail de recherche, comme ci-dessous, afin de visualiser les relations entre Jean-Jacques Rousseau et ses correspondants européens. established disciplines, Digital Humanities 2.
La méthode de collecte La première étape consiste à choisir l'outil permettant d'archiver les tweets contenant le terme TSCG, dans sa forme de hashtag ou pas. Or, il existe aujourd'hui un très grand nombre de solutions de mesure et d'analyse concernant Twitter, dont la majorité est constituée de logiciels propriétaires et commerciaux. Les deux méthodes généralement employées sont d'une part la Comment articuler analyse des réseaux et des discours sur Twitter : L'exemple du débat autour du pacte budgétaire européen 130 recherche a posteriori dans la base de données de Twitter de tous les messages comportant un mot-clé spécifique (méthode asynchrone) et, d'autre part l'enregistrement au fur et à mesure des tweets au moment de leur production via l'une des API de Twitter (méthode synchrone). La méthode asynchrone n'est disponible que par le biais des sociétés qui acquièrent les archives de Twitter auprès de ses deux vendeurs officiels que sont Datasift et Gnip 6.
! L'objectif principal de M@n@gement est de publier des articles de qualité issus de travaux de recherche rigoureux et qui permettent d'améliorer notre connaissance des phénomènes organisationnels. M@n@gement souhaite également encourager les recherches originales qui s'appuient sur des approches théoriques, des méthodologies, et/ou des bases de données novatrices, ou inhabituelles. ! M@n@gement étant la revue officielle de l'Association Internationale de Management Stratégique (AIMS), les articles publiés dans la revue se doivent d'intéresser les membres de cette communauté et de refléter la richesse et la diversité de ses recherches. Sont ainsi particulièrement bienvenus les manuscrits contribuant aux champs de recherche en stratégie et en théories des organisations, innovation et entrepreneuriat, comportement organisationnel, éthique des affaires, responsabilité sociale des entreprises, et gouvernance d'entreprise.
Enfin, GlobalPhone  (Schultz et al. , 2013)  est une base de données comprenant des dictionnaires de prononciation, dont la première version date de 2002. Ces dictionnaires ont été produits automatiquement par des outils entraînés sur des transcriptions d'enregistrements de locuteurs et les textes correspondants, puis corrigés manuellement. Aujourd'hui disponible pour 20 langues, cette ressource, comme ILPho et BDLex, est vendue par ELRA 5. Enfin, une tendance a vu ces dernières années l'apparition de ressources volumineuses telles que WOLF  (Sagot et Fišer, 2008)  ou BabelNet  (Navigli et Ponzetto, 2010)  produites automatiquement et, du fait de leur taille, non validables manuellement. Ces ressources résultent souvent de l'agrégation et de la traduction automatique d'autres ressources et d'application de règles d'inférence.
Bien que l'enjeu soit d'importance, le monde de la culture reste encore partagé. Car si jamais les promesses de la libération des données et du contenu en terme de diffusion de la culture voire de développement économique n'étaient pas tenues, il serait trop tard pour revenir en arrière. L'Open Data a néanmoins touché le monde de la culture où il a acquis une importance certaine et ce, pour plusieurs raisons : • une culture de la donnée dans un secteur qui utilise intensément les bases de données et ressent le besoin du partage ; • des institutions publiques où les conséquences de modèles économiques non directement viables sont moins graves que dans le privé ; • des missions de diffusion en phase avec les objectifs de l'Open Data. Les institutions culturelles sont souvent les premières réutilisatrices des productions de leurs collègues.
des parcours de sens Alors que, dans la plupart des sites web, la navigation est surtout hiérarchique, du plus général au plus spécifique, elle prend ici la forme d'un graphe où toutes les ressources sont au même niveau. Suivant le principe de l'hypertexte, les internautes peuvent alors construire leur propre « parcours de sens » en fonction de leur intérêt et de leur temps. Le site est différent des bases de données relationnelles où il faut exprimer une requête détaillée pour obtenir des résultats. Celles-ci se comportent souvent comme des culs-desac qui n'offrent pas d'autre choix, une fois qu'on a atteint une ressource, que de poser une autre question. Au contraire, le site du Centre Pompidou offre constamment de nouveaux liens pour élargir la recherche à de nouveaux objets non pris en compte à l'origine.
Le site est Diplômée de l'École nationale des Chartes et de l'Enssib, a travaillé sur Gallica et sur l'évolution des catalogues vers le Web sémantique. Elle est active dans des réseaux internationaux comme l'Ifla, Europeana et le W3C. emmanuelle. bermes@ centrepompidou. fr 2. http://data. culture. fr/ thesaurus 3. https://github. com/ culturecommunication Une expérience virtuelle avec le Centre Pompidou [ virtualité ] Défini en opposition avec un site institutionnel classique, le Centre Pompidou virtuel vise à toucher son propre public en lui offrant une expérience originale. Il s'appuie sur ce qui fonde les valeurs de l'établissement : l'ouverture à tous les publics, la pluridisciplinarité, le fait d'être toujours en mouvement.
The first contribution of this thesis is a new method of explicit graph embedding. The proposed graph embedding method exploits multilevel analysis of graph for extracting graph level information, structural level information and elementary level information from graphs. It embeds this information into a numeric feature vector. The method employs fuzzy overlapping trapezoidal intervals for addressing the noise sensitivity of graph representations and for minimizing the information loss while mapping from continuous graph space to discrete vector space. The method has unsupervised learning abilities and is capable of automatically adapting its parameters to underlying graph dataset. The second contribution of this thesis is a framework for automatic indexing of graph repositories for graph retrieval and subgraph spotting.