Cet ouvrage présente les modèles statistiques récemment développés au sein

de diverses communautés pour accéder à l'information contenue dans des

collections textuelles. Les problématiques considérées sont liées aux

applications visant à faciliter l'accès à l'information :

- recherche et extraction d'information ;

- catégorisation et classification de textes ;

- détection et classification d'opinions ;

- aide à la compréhension : résumé automatique, traduction automatique,

visualisation.

Afin de donner au lecteur une description aussi complète que possible, l'accent

est mis sur les modèles probabilistes utilisés dans les applications concernées,

en exposant la relation entre modèles et applications et en illustrant le

comportement de chaque modèle sur des collections réelles.

Modèles statistiques pour l'accès à l'information textuelle est organisé autour de

quatre thématiques : la recherche d'information et les modèles

d'ordonnancement, la classification et le clustering (régression logistique,

méthodes à noyaux, champ markoviens, etc.), le multilinguisme et la

traduction automatique et les applications émergentes comme l'exploration

d'information.