Rôle de la matrice d'information et pondération des composantes dans les noyaux de Fisher pour PLSI
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RÉSUMÉ. Des similarités entre documents à base de catégories sémantiques latentes et de noyaux de Fisher ont été proposées pour la première fois il y a dix ans par T. Hofmann dans le contexte du “Probabilistic Latent Semantic Indexing”, puis étendues par Nyffenegger et al. (2006). Le présent article présente une étude approfondie et une révision de ces modèles par (1) une description unifiée et simplifiée, (2) une étude du rôle de la matrice d’information de Fisher G(θ), et (3) une analyse de l’impact des paramètres associés aux catégories latentes. Il fournit de plus de nouveaux résultats expérimentaux sur une grande collection de document provenant du corpus d’évaluation TREC–AP.
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