Utiliser les liens pour adapter les moteurs de recherche aux spécificités du WEB

International audienceLe WEB, hypertexte mondial, nécessite l'utilisation de moteurs de recherche pour retrouver l'information. Actuellement la notion de page WEB est communément utilisée comme atome d'information retourné à l'utilisateur. Les liens entre pages sont très peu utilisés pour améliorer la qualité des réponses. Nous proposons brièvement une utilisation simple des liens dans les pages WEB, et un niveau d'indexation indépendant de la page WEB, considérée comme granularité physique

Un modèle de Recherche d'Information orienté précision fondé sur les dimensions de domaine

Nous nous intéressons à un contexte de Recherche d'Information (RI) dans des milieux professionnels, où les besoins d'information sont formulés à travers des requêtes précises. Notre travail consiste à définir un modèle de RI capable de résoudre ce type de requêtes. Notre approche est fondée sur les dimensions de domaine. Celles-ci sont définies à travers des ressources externes, et utilisées pour produire une représentation precise du contenu sémantique des documents et des requêtes. Nous définissons notre modèle en utilisant la logique de descripton (LD). Nous profitons de l'algorithme de calcul de subsomption offert par la LD afin de définir la fonction de correspondance mettant en oeuvre la pertinence système. A travers cet algorithme, la LD offre une capacité de raisonnement qui permet de déduire des connaissances implicites à partir de celles représentées explicitement dans la ressource externe, et permet ainsi de retrouver des documents pertinents pour une requête même s'ils ne partagent pas les mêmes concepts que cette dernière. Afin de tester la faisabilité de notre approche, une série d'expériences a été effectuée sur la collection ImageCLEFmed-2005. Ces expériences nous ont permis de savoir jusqu'à quel point notre modèle peut être appliqué, et quelles sont les limites formelles et techniques qui lui sont liées. Afin d'évaluer l'apport de l'usage des dimensions en termes de performance de recherche, nous avons mené une deuxième série d'expériences sur la collection ImageCLEFmed-2005. Les résultats obtenus nous ont permis de conclure que la prise en compte des dimensions est un moyen efficace pour la résolution des requêtes précises

Using External Knowledge to Solve Multi-Dimensional Queries

Abstract. To improve the precision of an information retrieval system in a specific domain we propose a new indexing scheme based on external knowledge resources such as thesauri or ontologies. We introduce the notion of domain dimension, which is a substructure of a knowledge resource, to formally represent the different as-pects of a domain that appear in a document. Then, we identify dimensions in doc-uments and queries using a conceptual indexing. The result of this indexing is a representation of each document along its semantic dimensions. We also propose a query processing based on multi-dimensional indexing. It is comprised of a dimen-sional filtering followed by a dimensional ranking. Experimental results on medical imaging documents (ImageCLEFmed-2005 col-lection) show that the dimensional filtering, using three dimensions, can improves the mean average precision by about 25%

Conceptual Indexing for Multilingual Information Retrieval

We present a translation-free technique for multilingual information retrieval. This technique is based on an ontological representation of documents and queries. For each language, we use a dictionary (set of lexical reference for concepts) to map a term to its corresponding concept. The same mapping is applied to each document and each query. Then, we use a classic vector space model based on concept for indexing and querying the document corpus. The main advantages of our approach are: no merging phase is required; no dependency on automatic translators between all pairs of languages; and adding a new language only requires a new mapping dictionary to be added into the multilingual ontology. Experimental results on the CLEF 2005 multi8 collection show that this approach is efficient, even with relatively small and low fidelity dictionaries and without word sense disambiguation

Using ontology dimensions and negative expansion to solve precise queries in clef medical task

We present here the method we have used for indexing multilingual text part of the Image Medical CLEF Collection. The result of the textual querying is then mixed with the image matching. We show by our results that a fusion of two media are of a great benefice because the combination of text and image returns clear better results than the two separately. We focus in this paper on the textual indexing part using a medical ontology to filter the document collection. At first, we use the notion of ontology dimensions, which corresponds the split of the ontology into sub ontology. In our experiment we just use the first tree level of the MESH ontology. We have modelled and experimented two different approaches of the use of the ontology: the first one is an ontology filtering that can force some terms of one dimension to be present in the final document. We have noticed a strong improvement using this technique over the classic Vector Space Model. The second technique manages the preference of some terms among other in the same dimension. Our hypothesis is that precise document should emphasis only few terms of a given dimension. To compute this new constraint

Description Logic to Model a Domain Specific Information Retrieval System

International audienceno abstrac