Techniques d'apprentissage pour le traitement d'informations structurées : application à la recherche d'information

3 PhD students (Supervision / Co-supervision)

• BORDES Patrick : Deep Neurol Networks for integrating Visual Integration in Spatial and Temporal Role Labelling
• SCIALOM Thomas : Génération abstractive de résumés
• SIMON Etienne : Deep Learning for Natural Language Understanding

4 PhD graduated 2013 - 2019

2000-2019 Publications

• 2019
  • Th. Scialom, S. Lamprier, B. Piwowarski, J. Staiano : “Answers Unite! Unsupervised Metrics for Reinforced Summarization Models”, 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9^th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), ACL Anthology, Hong Kong, China, pp. 3237-3247, (Association for Computational Linguistics) (2019)
  • Th. Scialom, B. Piwowarski, J. Staiano : “Architecture basée sur les mécanismes d’attention: le cas de la génération de questions neuronales”, COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2019, 16^th French Information Retrieval Conference, COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2019, 16^th French Information Retrieval Conference. Lyon, France, May 25-29, 2019. Proceedings, Lyon, France (2019)
  • É. Zablocki, P. Bordes, B. Piwowarski, L. Soulier, P. Gallinari : “Context-Aware Zero-Shot Learning for Object Recognition”, Thirty-sixth International Conference on Machine Learning (ICML), Long Beach, CA, USA (2019)
  • É. Simon, V. Guigue, B. Piwowarski : “Extraction d’information non supervisée avec des modèles discriminants”, CAp 2019 - 21ème Conférence sur l'Apprentissage automatique, Toulouse, France (2019)
  • P. Bordes, É. Zablocki, L. Soulier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Incorporating Visual Semantics into Sentence Representations within a Grounded Space”, 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9^th International Joint Conference on Natural Language Processing, Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9^th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP), Hong Kong, China, pp. 696-707, (Association for Computational Linguistics) (2019)
  • Th. Scialom, B. Piwowarski, J. Staiano : “Self-Attention Architectures for Answer-Agnostic Neural Question Generation”, ACL 2019 - Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Proceedings of the 57^th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Florence, Italy, pp. 6027-6032, (Association for Computational Linguistics) (2019)
  • P. Bordes, É. Zablocki, L. Soulier, B. Piwowarski : “Un modèle multimodal d’apprentissage de représentations de phrases qui préserve la sémantique visuelle”, COnférence en Recherche d'Informations et Applications, COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2019, 16^th French Information Retrieval Conference. Lyon, France, May 25-29, 2019. Proceedings, Lyon, France (2019)
  • É. Simon, V. Guigue, B. Piwowarski : “Unsupervised Information Extraction: Regularizing Discriminative Approaches with Relation Distribution Losses”, ACL 2019 - 57^th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Florence, Italy, pp. 1378-1387, (Association for Computational Linguistics) (2019)
• 2018
  • A. Lopez‑Rincon, A. Tonda, M. Elati, O. Schwander, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Evolutionary optimization of convolutional neural networks for cancer miRNA biomarkers classification”, Applied Soft Computing, vol. 65, pp. 91-100, (Elsevier) (2018)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, L. Denoyer, P. Gallinari : “Representation Learning for Classification in Heterogeneous Graphs with Application to Social Networks”, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), vol. 12 (5), pp. 1-33, (ACM) (2018)
  • É. Zablocki, B. Piwowarski, L. Soulier, P. Gallinari : “Apprentissage multimodal de représentation de mots à l’aide de contexte visuel”, Conférence sur l'Apprentissage Automatique, Rouen, France (2018)
  • É. Zablocki, B. Piwowarski, L. Soulier, P. Gallinari : “Learning Multi-Modal Word Representation Grounded in Visual Context”, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), New Orleans, USA (2018)
  • A. Titeux, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Représentations Gaussiennes pour le Filtrage Collaboratif”, 15ème COnférence en Recherche d'Informations et Applications - CORIA 2018, Rennes, France (2018)
  • “Advances in Information Retrieval - 40^th European Conference on IR Research, ECIR 2018, Grenoble, France, March 26-29, 2018, Proceedings”, vol. 10772, Lecture Notes in Computer Science, G. Pasi, B. Piwowarski, L. Azzopardi, A. Hanbury (Eds.), Grenoble, France, (Springer) (2018)
• 2017
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Gaussian Embeddings for Collaborative Filtering”, 40^th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Tokyo, Japan, pp. 1065-1068, (ACM) (2017)
  • É. Zablocki, P. Bordes, L. Soulier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “LIP6@CLEF2017: Multi-Modal Spatial Role Labeling using Word Embeddings Working notes”, CLEF 2017, Dublin, Ireland (2017)
• 2016
  • N. Despres, S. Lamprier, B. Piwowarski : “Apprentissage de Modèles de Langue Neuronaux pour la Recherche d’Information”, Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, Toulouse, France, pp. 717-732 (2016)
  • L. DOS SANTOS, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Multilabel classification on heterogeneous graphs with gaussian embeddings”, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery, Riva del garda, Italy (2016)
  • Z. Kraljevic, N. Baskiotis, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Représentation temporelle des mots : application au clustering de micro-blogs.”, Conférence en Recherche d'Infomations et Applications, Toulouse, France, pp. 531-544 (2016)
  • G. Singh, B. Piwowarski : “Efficient Document Indexing Using Pivot Tree”, (2016)
  • B. Piwowarski : “Learning Term Weights for Ad-hoc Retrieval”, (2016)
• 2015
  • L. Santos, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Graph Based Method Approach to the ImageCLEF2015 Task1 - Image Annotation”, CLEF 2015 - Conference and Labs of the Evaluation forum, vol. 1391, CEUR Workshop Proceedings, Toulouse, France, (CEUR-WS.org) (2015)
  • L.‑A. Gauthier, P. Gallinari, B. Piwowarski : “Leveraging Rating Behavior to Predict Negative Social Ties”, IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining, Paris, France, pp. 623-628, (ACM) (2015)
  • L.‑A. Gauthier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Polarité des jugements et des interactions pour le filtrage collaboratif et la prédiction de liens sociaux”, CORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications - 12^th French Information Retrieval Conference, Paris, France, pp. 139-154 (2015)
  • B. Piwowarski, S. Lamprier, N. Despres : “Parameterized Neural Network Language Models for Information Retrieval”, (2015)
• 2014
  • L.‑A. Gauthier, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Filtrage collaboratif et intégration de la polarité des notes”, Conférence en Recherche d'Infomations et Applications - 11^th French Information Retrieval Conference, Nancy, France, pp. 11-26 (2014)
• 2013
  • G. Dupret, B. Piwowarski : “Model Based Comparison of Discounted Cumulative Gain and Average Precision”, Journal of Discrete Algorithms, vol. 18, pp. 49-62, (ISBN: 1570-8667) (2013)
  • Z. Pehlivan, B. Piwowarski, S. Gançarski : “A comparison of static index pruning methods with temporal queries”, SIGIR 2013 Workshop on Time-aware Information Access, TAIA2013, Dublin, Ireland, pp. 26-29 (2013)
  • B. Piwowarski : “Méthodologie pour une représentation multi-dimensionnelle des documents”, CORIA 2013 - 10ème COnférence en Recherche d'Information et Applications, Neuchâtel, Switzerland, pp. 227-236 (2013)
  • M. Melucci, B. Piwowarski : “Quantum Mechanics and Information Retrieval: From Theory to Application”, 4^th International Conference on the Theory of Information Retrieval, ICTIR 2013, Copenhagen, Denmark (2013)
  • Z. Pehlivan, B. Piwowarski, S. Gançarski : “Diversification Based Static Index Pruning Application to Temporal Collections”, arXiv (2013)
• 2012
  • B. Piwowarski, M.‑R. Amini, M. Lalmas : “On using a quantum physics formalism for multidocument summarization”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol. 63 (5), pp. 865-888, (ISBN: 2330-1643) (2012)
  • B. Piwowarski, G. Dupret, M. Lalmas : “Beyond Cumulated Gain and Average Precision: Including Willingness and Expectation in the User Model”, n°1209.4479, arXiv (2012)
  • B. Piwowarski : “The Kernel Quantum Probabilities (KQP) Library”, arXiv (2012)
• 2011
  • B. Piwowarski, R. Blanco : “Introducción a la recuperación de información”, chapitre de Recuperación de Información. Un enfoque práctico y multidisciplinar, F. Sijo, J. Fernández Luna, J. Huete Guadix (Eds.), (RA-MA) (2011)
• 2007
  • B. Piwowarski, P. Gallinari, G. Dupret : “Precision recall with user modeling (PRUM): Application to structured information retrieval”, ACM Transactions on Information Systems, vol. 25 (1), pp. 1-37, (ISBN: 1046-8188) (2007)
• 2005
  • B. Piwowarski, P. Gallinari : “A Bayesian Network for XML Information Retrieval: Searching and Learning with the INEX Collection”, Information Retrieval Journal, vol. 8 (4), pp. 655-681, (ISBN: 1386-4564) (2005)
• 2004
  • B. Piwowarski, P. Gallinari : “An algebra for probabilistic XML Retrieval”, TDM 2004 - 1^st Twente Data Management Workshop on XML Databases and Information Retrieval, Enschede, Netherlands (2004)
  • J.‑N. Vittaut, B. Piwowarski, P. Gallinari : “An Algebra for Structured Queries in Bayesian Networks”, 3^rd Workshop of the INitiative for the Evaluation of XML Retrieval (INEX'04), vol. 3493, Lecture Notes in Computer Science, Dagstuhl, Germany, pp. 100-112, (Springer) (2004)
  • H.‑T. Vu, B. Piwowarski, P. Gallinari : “Filtering in XML Retrieval: a Prospective Analysis”, SIGIR 2004 workshop on XML and Information Retrieval, Sheffield, United Kingdom (2004)
  • B. Piwowarski, M. Lalmas : “Interface pour l’évaluation de systèmes de recherche sur des documents XML”, Première Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA'04), Toulouse, France (2004)
• 2003
  • B. Piwowarski, P. Gallinari : “A Machine Learning Model for Information Retrieval with Structured Documents”, MLDM 2003 - 3^rd International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, vol. 2734, Lecture Notes in Computer Science, P. Perner (Ed.), Leipzig, Germany, pp. 425-438, (Springer) (2003)
  • B. Piwowarski, P. Gallinari : “Structure, recherche d’information et apprentissage”, Journées francophones d'Extraction et de Gestion des Connaissances, Lyon, France (2003)
• 2002
  • B. Piwowarski, G.‑E. Faure, P. Gallinari : “A Bayesian Network Model for Page Retrieval in a Hierarchically Structured Collection”, XML Workshop of the 25^th ACM SIGIR Conference, Tampere, Finland (2002)
  • B. Piwowarski, G.‑E. Faure, P. Gallinari : “Bayesian networks and INEX”, First Annual Workshop of the Initiative for the Evaluation of XML retrieval (INEX), Dagstuhl, Germany, pp. 149-154 (2002)
  • B. Piwowarski, L. Denoyer, P. Gallinari : “Un modèle pour la recherche d’information sur des documents structurés”, 6èmes Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles (JADT 2002), Saint-Malo, France (2002)
• 2000
  • B. Piwowarski : “Apprentissage et Recherche Documentaire : une Approche Probabiliste Différentielle”, Colloque Francophone sur l'Apprentissage Automatique (CAP'2000), Saint-Etienne, France (2000)
  • B. Piwowarski : “Learning in Information Retrieval: a Probabilistic Differential Approach”, BCS-IRSG, 22^nd Annual Colloquium on Information Retrieval Research, Sidney Sussex College, Cambridge, United Kingdom (2000)