ARIA

Association Francophone de Recherche d’Information (RI) et Applications

Actes de CORIA 2009
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Auteurs

Laurent Ughetto, Olivier Pivert, Vincent Claveau, Patrick Bosc

Résumé

Cet article étudie, d’un point de vue expérimental, l’apport des inclusions graduelles issues de la théorie des ensembles flous pour la modélisation d’un système de recherche d’in- formation (SRI), comme l’ont proposé de manière théorique (Bosc et al., 2008b). Documents et requêtes sont représentés par des ensembles flous, appariés par des opérateurs flous, dont le choix est crucial pour obtenir un système adapté à la RI. S’ils sont bien choisis, le SRI flou ob- tenu est proche des SRI classiques et obtient des résultats aussi bons, en conservant l’avantage de son cadre théorique fort. À l’inverse, l’examen d’opérateurs inadaptées à la RI souligne les propriétés requises par ce SRI flou. Enfin, nous montrons la valeur ajoutée de ce modèle flou, qui permet d’envisager des extensions du modèle très naturelles. Un exemple simple montre comment utiliser une base de liens morphologiques entre mots dans ce cadre.

Abstract

This paper investigates, from an experimental point of view, the use of graded inclu- sions, from fuzzy sets theory, to model an information retrieval system (IRS) as theoretically proposed by (Bosc et al., 2008b). Documents and queries are represented by fuzzy sets, which are paired with fuzzy operators. It is shown that the fuzzy logic settings are crucial in order to obtain a system suited for IR. With appropriate settings, it is possible to mimic classical sys- tems, thus yielding results rivaling those of state-of-the-art systems, while preserving its strong theoretical framework. Conversely, examining operators providing poor results sheds light on the necessary properties of such a system. Last, the added-value of using this model is shown by considering possible extensions; in particular, a short experiment shows how one can make the most of morphological links in fuzzy IRSs.

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