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Expansion sélective de requêtes par apprentissage

Chifu, Adrian-Gabriel and Mothe, Josiane Expansion sélective de requêtes par apprentissage. (2014) In: Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA), 19 March 2014 - 21 March 2014 (Nancy, France).

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Official URL: http://www.asso-aria.org/coria/2014/coria/CORIA-19.pdf

Abstract

Si l’expansion de requête automatique améliore en moyenne la qualité de recherche, elle peut la dégrader pour certaines requêtes. Ainsi, certains travaux s’intéressent à développer des approches sélectives qui choisissent la fonction de recherche ou d’expansion en fonction des requêtes. La plupart des approches sélectives utilisent un processus d’apprentissage sur des caractéristiques de requêtes passées et sur les performances obtenues. Cet article présente une nouvelle méthode d’expansion sélective qui se base sur des prédicteurs de difficulté des requêtes, prédicteurs linguistiques et statistiques. Le modèle de décision est appris par un SVM. Nous montrons l’efficacité de la méthode sur des collections TREC standards. Les modèles appris ont classé les requêtes de test avec plus de 90% d’exactitude. Par ailleurs, la MAP est améliorée de plus de 11%, comparée à des méthodes non sélectives.

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
Audience (conference):National conference proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE)
French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UPS (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Laboratory name:
Statistics:download
Deposited By: IRIT IRIT
Deposited On:28 Jan 2015 16:56

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