Implémentation d'une approche d'apprentissage automatique pour la prédiction du score à priori de document .
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Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Université Mouloud Mammeri
Abstract
Notre travail présenté dans le cadre de ce mémoire s'insère dans le domaine de la recherche
d'information. Il porte sur l'extension d'une approche d'expansion de modèle de langue en
utilisant la pertinence à priori de documents.
Pour mener à terme notre travail, nous avons donné un aperçu général sur la recherche
d'information ainsi que le système de recherche d'information.
Nous avons ensuite défini la pertinence à priori de documents et quelques caractéristiques qui
permettent de la calculer.
Pour mettre en oeuvre notre approche qui est " l'extension du modèle de recherche en utilisant
la probabilité de pertinence à priori de documents " nous avons utilisé la plateforme Terrier,
le langage de programmation Java, l'environnement NetBeans et Rstudio qui nous a permit
d'effectuer des calculs statistiques.
L'approche proposée a apporté une légère amélioration globale par rapport au modèle de
recherche initial. En plus de ça, on a constaté des améliorations sur un certain nombre de
requêtes. Ce qui est un bon indice.
Description
46p. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)
Keywords
Recherche d'information;, Apprentissage automatique régression linéaire;, Score à priori de document.
Citation
Conduite de Projet Informatique