Résumé

Les systèmes de question réponse sont considérés comme la prochaine génération des moteurs de recherche. Notre article s’intéresse à la première étape d’un tel processus qui consiste à rechercher des passages pertinents possédant des réponses. Une telle tâche peut se révéler difficile en raison de la complexité des données traitées, des fichiers logs dans notre cas. Notre contribution repose sur un double enrichissement de requêtes primitives en utili- sant une méthode d’apprentissage fondée sur la notion de ‘monde lexical’, des connaissances morpho-syntaxiques et une nouvelle fonction de pondération des termes. Cette fonction ori- ginale a pour objectif d’attribuer un poids élevé aux termes susceptibles d’être corrélés au contexte de réponse. Les expérimentations menées sur des données réelles montrent que notre protocole d’enrichissement des requêtes permet d’extraire les passages pertinents par rapport aux questions.

Abstract

The question answering systems are considered the next generation of search engines. This paper focuses on the first step of this process which is to search for relevant passages containing the responses. Such a task can be difficult because of the complexity of data, logs files in our case. Our contribution is based on enrichment of queries using a learning method based on the notion of ’lexical world’ and a novel term weighting function. This original weighting function, implemented within the enrichment process, aims to assign a high weight to terms that might be relative to the context of the answer. Experiments conducted on real data show that our protocol of primitive query enrichment allows to extract relevant passages.