Université Blida 1

Proposition d’une méthode d’indexation, à la volée, des documents textuels à l’aide des Folksonomies

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dc.contributor.author Mlles Bachebache, Marwa
dc.contributor.author Bounekhla, Meriem
dc.date.accessioned 2019-11-27T07:44:40Z
dc.date.available 2019-11-27T07:44:40Z
dc.date.issued 2019-09-29
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/3488
dc.description ill.,Bibliogr. fr_FR
dc.description.abstract Habituellement, les Systèmes de recherche d’Information (SRI) n’effectuent pas la recherche directement sur les collections de données (datasets)car ce traitement est contraignant en terme de temps et d’espace mémoire, mais font plutôt recours à ce que l’on appelle des indexes, du genre que nous trouvons dans la fin des livres. De ce fait, à travers les années, l’indexation est devenue sans conteste, la tâche la plus onéreuse parmi toutes les autres tâches de RI. Le but principal de l’indexation est de créer une représentation des documents présents dans le corpus de documents global de façon à automatiser les traitements de ces derniers et faciliter leur appariement avec les requêtes des utilisateurs. Cette représentation, plus allégée, est alors, enregistrée sous une structure appropriée pour faciliter l’accès à l’informat ion et le renvoi de documents pertinents en un minimum de temps. Dans ce projet, nous nous intéressons à l’étude de l’utilisation des Floksonomies comme moyen rapide et personnalisé de représenter et d’indexer l’information car considérées comme l’alternative moderne aux Ontologies et ressources lexicales traditionnellement utilisées dans la RI. D’autres part, le but est d’analyser si cette pratique peut améliorer l'efficacité d'un système de RI en permettant aux documents d’être indexés et donc retrouvés en temps réel (c.-à-d. : dès leur mise en ligne), et ce en se basant sur le contexte social. Mots clés : Système de Recherche d’Information, Indexation, Sensibilité au contexte, Folksonomies, Ontologies et web sémantique, Traitement Automatique de la Langue. Usually, Information Search Systems (IRS) do not search directly on data collections (datasets) because this processing is constraining in terms of time and memory space, but use what are called indexes, of the kind we find at the end of books. As a result, over the years, indexation has undoubtedly become the most expensive of all other IR tasks. The main purpose of indexing is to create a representation of the documents present in the global corpus of documents in order to automate their processing and facilitate their matching with users' requests. This lighter representation is then recorded under an appropriate structure to facilitate access to information and the return of relevant documents in a minimum of time. In this project, we are interested in studying the use of Floksonomies as a fast and personalized way to represent and index information as considered as the modern alternative to Ontologies and lexical resources traditionally used in IR. On the other hand, the aim is to analyse whether this practice can improve the effectiveness of an IR system by allowing documents to be indexed and therefore retrieved in real time (i. e. as soon as they are put online), based on the social context. Keywords: Information Retrieval, Semantic web, Stemming, Contextmodelling, Social-bookmarking, Folksonomies, Natural Language Processing. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 1 fr_FR
dc.subject Système de Recherche d’Information fr_FR
dc.subject Indexation fr_FR
dc.subject Sensibilité au contexte fr_FR
dc.subject Folksonomies fr_FR
dc.subject Ontologies et web sémantique fr_FR
dc.subject Traitement Automatique de la Langue fr_FR
dc.subject Information Retrieval fr_FR
dc.subject Semantic web fr_FR
dc.subject Stemming fr_FR
dc.subject Context-modelling fr_FR
dc.subject Social-bookmarking fr_FR
dc.subject Folksonomies fr_FR
dc.subject Natural Language Processing fr_FR
dc.title Proposition d’une méthode d’indexation, à la volée, des documents textuels à l’aide des Folksonomies fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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