International Journal Papers
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Item Filtrage automatique de courriels Une approche adaptative et multiniveau(Springer-Verlag, 2005-12-01) Nouali, Omar; Blache, PhilippeCet article propose un système de courriers électroniques paramétrable avec plusieurs niveaux de filtrage: un filtrage simple basé sur l’information contenue dans l’entête du courriel; un filtrage booléen basé sur l’existence ou non de mots clés dans le corps du courriel; un filtrage vectoriel basé sur le poids de contribution des mots clés du courriel; un filtrage approfondi basé sur les propriétés linguistiques caractérisant la structure et le contenu du courriel. Nous proposons une solution adaptative qui offre au système la possibilité d’apprendre à partir de données, de modifier ses connaissances et de s’adapter à l’évolution des intérêts de l’utilisateur et à la variation de la nature des courriels dans le temps. De plus, nous utilisons un réseau lexical permettant d’améliorer la représentation du courriel en prenant en considération l’aspect sémantique.Item Classification de courriers électroniques : Une approche par apprentissage basée sur des modèles linguistiques(Lavoisier, Cachan cedex FRANCE, 2005) Nouali, Omar; Blache, PhilippeNous proposons une double amélioration des systèmes de filtrage de courriels existants. D’une part, en utilisant une méthode d’apprentissage automatique permettant à un système de filtrage d’élaborer des profils utilisateur. D’autre part, nous utilisons un ensemble de connaissances linguistiques sous forme de modèles réduits issues de modèles linguistiques de textes. Dans ce contexte, nous cherchons à évaluer si l’utilisation de connaissances et de traitements linguistiques peut améliorer les performances d’un système de filtrage. En effet, nous utilisons, au-delà des caractéristiques lexicales, un ensemble d’indicateurs sur le message portant sur la structure et le contenu. Ces connaissances sont indépendantes du domaine d’application et la fiabilité repose sur l’opération d’apprentissage. Pour tenter de statuer sur la faisabilité de notre approche et d’évaluer son efficacité, nous l’avons expérimenté sur un corpus de 1 200 messages. Nous présentons les résultats d’un ensemble d’expériences d’évaluationItem Automatic Classification and Filtering of Electronic Information: Knowledge-Based Filtering Approach(Zarqa Private University, Jordan, 2004) Nouali, Omar; Blache, PhilippeIn this paper we propose an artificial intelligent approach focusing on information filtering problem. First, we give an overview of the information filtering process and a survey of different models of textual information filtering. Second, we present our E-mail filtering tool. It consists of an expert system in charge of driving the filtering process in cooperation with a knowledge-based model. Neural networks are used to model all system knowledge. The system is based on machine learning techniques to continuously learn and improve its knowledge all along its life cycle. This email filtering tool assists the user in managing, selecting, classify and discarding non-desirable messages in a professional or non-professional context. The modular structure makes it portable and easy to adapt to other filtering applications such as web browsing. The performance of the system is discussed.Item A Semantic vector space and features-based approach for automatic information filtering(Elsevier, 2004) Nouali, Omar; Blache, PhilippeWith advances in communication technology, the amount of electronic information available to the users will become increasingly important. Users are facing increasing difficulties in searching and extracting relevant and useful information. Obviously, there is a strong demand for building automatic tools that capture, filter, control and disseminate the information that will most likely match a user's interest. In this paper we propose two kinds of knowledge to improve the efficiency of information filtering process. A features-based model for representing, evaluating and classifying texts. A semantic vector space to complement the features-based model on taking into account the semantic aspect. We used a neural network to model the user's interests (profiles) and a set of genetic algorithms for the learning process to improve filtering quality. To show the efficacy of such knowledge to deal with information filtering problem, particularly we present an intelligent and dynamic email filtering tool. It assists the user in managing, selecting, classifying and discarding non-desirable messages in a professional or non-professional context. The modular structure makes it portable and easy to adapt to other filtering applications such as the web browsing. We illustrate and discuss the system performance by experimental evaluation resultsItem Filtrage automatique de courriels Une approche adaptative et multiniveau(Springer-Verlag, 2005-12) Nouali, Omar; Blache, PhilippeCet article propose un système de courriers électroniques paramétrable avec plusieurs niveaux de filtrage: un filtrage simple basé sur l’information contenue dans l’entête du courriel; un filtrage booléen basé sur l’existence ou non de mots clés dans le corps du courriel; un filtrage vectoriel basé sur le poids de contribution des mots clés du courriel; un filtrage approfondi basé sur les propriétés linguistiques caractérisant la structure et le contenu du courriel. Nous proposons une solution adaptative qui offre au système la possibilité d’apprendre à partir de données, de modifier ses connaissances et de s’adapter à l’évolution des intérêts de l’utilisateur et à la variation de la nature des courriels dans le temps. De plus, nous utilisons un réseau lexical permettant d’améliorer la représentation du courriel en prenant en considération l’aspect sémantique.