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Text Mining Approaches for Semantic Similarity Exploration and Metadata Enrichment of Scientific Digital Libraries. (Approches en fouille de texte pour une exploration par similarité sémantique et un enrichissement en métadonnées des bibliothèques numériques)

5 Citations2019
Hussein T. Al-Natsheh
journal unavailable

Le probleme se pose cependant lorsque de tels chercheurs utilisent des mots-cles de recherche dependant of the communaute dont ils sont issus alors that d’autres termes scientifiques sont attribues a des concepts pertinents lorsqu’ils sont utilises dans des communautes de Recherche differentes.

Abstract

Pour les scientifiques et chercheurs, s’assurer que la connaissance est accessible pour pouvoir etre reutilisee et developpee est un point crucial. De plus, la facon dont nous stockons et gerons les articles scientifiques et leurs metadonnees dans les bibliotheques numeriques determine la quantite d’articles pertinents que nous pouvons decouvrir et auxquels nous pouvons acceder en fonction de la signification reelle d’une requete de recherche. Cependant, sommes-nous en mesure d’explorer tous les documents scientifiques semantiquement pertinents avec les systemes existants de recherche d’information au moyen de mots-cles ? Il s’agit la de la question essentielle abordee dans cette these. L’objectif principal de nos travaux est d’elargir ou developper le spectre des connaissances des chercheurs travaillant dans un domaine interdisciplinaire lorsqu’ils utilisent les systemes de recherche d’information des bibliotheques numeriques multidisciplinaires. Le probleme se pose cependant lorsque de tels chercheurs utilisent des mots-cles de recherche dependant de la communaute dont ils sont issus alors que d’autres termes scientifiques sont attribues a des concepts pertinents lorsqu’ils sont utilises dans des communautes de recherche differentes. Afin de proposer une solution a cette tâche d’exploration semantique dans des bibliotheques numeriques multidisciplinaires, nous avons applique plusieurs approches de fouille de texte. Tout d’abord, nous avons etudie la representation semantique des mots, des phrases, des paragraphes et des documents pour une meilleure estimation de la similarite semantique. Ensuite, nous avons utilise les informations semantiques des mots dans des bases de donnees lexicales et des graphes de connaissance afin d’ameliorer notre approche semantique. En outre, la these presente quelques implementations de cas d’utilisation du modele que nous avons propose

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