Résumé

Notre étude compare les performances d’un système de recherche d’information basé sur la proximité des occurrences des termes de la requête dans les documents avec un système classique de modèle de langue avec lissage de Dirichlet et le modèle Okapi BM25 . Notre modèle basé sur la proximité calcule en chaque position du document une valeur d’autant plus grande que des occurrences de tous les termes de la requête sont proches de cette position. De plus pour le modèle à proximité nous testons dans le cas de documents structurés l’hypothèse que les termes apparaissant dans les titres doivent être considérés comme proches des positions de toute la section correspondant à ce titre.

Abstract

Our study compares the effectiveness of an information retrieval system based on the proximity of the query term occurrences in the documents and an IRS based on a language model with Dirichlet smoothing and with the Okapi BM25 model. Our proximity based model computes at each position in the document a value much higher as some occurrences of all the query terms are close to this position. Moreover for the proximity based model we are testing the assumption that the title terms are to be considered as close to all the positions of the whole corresponding section.