Sémantique et multimodalité en analyse de l'information
Traité RTA, série Recherche d'information et web

Auteurs :

Langue : Français

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Date de parution :
Ouvrage 422 p. · 15.6x23.4 cm · Relié

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Il est indispensable de créer des outils capables de gérer les différents médias pour appréhender des données de plus en plus nombreuses et de plus en plus riches sémantiquement. Ces dispositifs doivent permettre d'annoter automatiquement les données de manière pertinente afin que les recherches et les analyses puissent se faire avec un niveau sémantique élevé.

L'ouvrage Sémantique et multimodalité en analyse de l'information décrit les solutions de la littérature, proposant ainsi un état de l'art de chacun des cinq domaines multimodaux : texte, image, audio, parole et vidéo. Il analyse également les difficiles problèmes de la multimodalité vraie et des concepts ontologiques associés, puis présente de nombreuses applications concrètes mises en œuvre pour différentes problématiques (chaînage, fusion, analyse du risque, crises, indexation, etc.), notamment dans le cadre du projet Infom@gic (Thales).

S'adressant aux étudiants, aux ingénieurs et aux chercheurs, Sémantique et multimodalité en analyse de l'information apporte des réponses aux défis que le multimodal et le multimédia posent aux différents acteurs de l'économie du numérique.

Préface - Philippe ROY. Introduction - Jean-François MARCOTORCHINO. Chapitre 1. Traitement de la modalité "texte". Chapitre 2. Traitement des modalités "image" et "vidéo". Chapitre 3. Traitement des modalités "audio" et "parole". Chapitre 4. Multimodalités et ontologies. Chapitre 5. La transcription automatique et la fouille de données conversationnelles pour l'analyse de la relation client. Chapitre 6. L'analyse sémantique au profit de la nouvelle génération de moteurs de recherche multimédia. Chapitre 7. Indexation sémantique de vidéos de surveillance urbaine pour l'aide à l'investigation. Chapitre 8. Un système de détection de crise basé sur l'extraction automatique d'événements. Chapitre 9. Fusion de classification pour la recherche d'informations visuelles. Chapitre 10. Technologies d'indexation pour la valorisation du patrimoine audiovisuel. Chapitre 11. Apprentissage automatique pour l'annotation d'images. Conclusion. Annexes. Fiches pédagogiques. Index.