Sac de mots

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La représentation par sac de mots (ou bag of words en anglais) est une description de document (texte, image...) très utilisée en recherche d'information.

Principe général[modifier | modifier le code]

On considère que le monde peut être décrit au moyen d'un dictionnaire (de «mots»). Dans sa version la plus simple, un document particulier est représenté par l'histogramme des occurrences des mots le composant: pour un document donné, chaque mot se voit affecté le nombre de fois qu'il apparaît dans le document (voir la notion de multi-ensemble, bag en anglais). Un document est donc représenté par un vecteur de la même taille que le dictionnaire, dont la composante i indique le nombre d'occurrences du i-ème mot du dictionnaire dans le document.

La constitution du dictionnaire est ainsi une étape critique pour les performances des systèmes utilisant une telle représentation.

Selon l'utilisation ultérieure du sac de mot, celui-ci peut être normalisé de différentes manières :

  • ramené à une norme unitaire en divisant chaque composante par la norme (à choisir...) du vecteur
  • binarisé, ce qui revient à indiquer seulement la présence ou l'absence d'un mot du dictionnaire
  • pondéré selon divers schémas, notamment dans le cas d'une utilisation dans un modèle vectoriel ou un modèle probabiliste de pertinence

Cas des textes[modifier | modifier le code]

Le dictionnaire est composé des mots du corpus considéré, pouvant éventuellement recouvrir la totalité de la langue. Il est assez courant de définir une liste de rejet (stop words) de mots à ne pas considérer, tels les pronoms, les articles, etc...

Cas des images[modifier | modifier le code]

Pour les images, le dictionnaire est généralement composé de caractéristiques locales. On parle alors de sac de mots visuels (ou bag of visterms).

Ce modèle a été proposé en 2003 pour effectuer des recherches dans des grands corpus vidéo[1].

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. J. Sivic and A. Zisserman. Video Google : A text retrieval approach to object matching in videos. In Proceedings of the International Conference on Computer Vision, pages 1470–1477, 2003.

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Bibliographie[modifier | modifier le code]

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Liens externes[modifier | modifier le code]