Résumé

Dans cet article nous nous intéresserons à la recommandation de contenus, et plus par- ticulièrement au sein de bases de connaissances. Le sujet de thèse présenté ici se focalise sur la représentation de documents textuels en prenant en compte plusieurs échelles (phrase, para- graphe et document entier) et l’exploitation de celle-ci par un système de recommandation, soit au sein de la même base de connaissances, soit entre des bases différentes. Après un détail du corpus considéré pour ces travaux et un état de l’art sur les méthodes d’embedding actuelles, nous discuterons de l’utilité de l’exploitation de la structure du graphe du corpus pour la re- présentation, puis des perspectives du sujet et de sa contribution à la recherche d’information.

Abstract

In this article we will focus on content recommendation, especially in knowledge bases. The Ph.D subject introduced focuses on multiscale text embedding (sentences, para- graphs and whole documents), and recommendation build on top of those representations. Re- commendations could be done on a knowledge base or between different ones. After a short presentation of our corpus and a state of the art about current embedding methods we will dis- cuss about the relevance of embedding graph structure, as well as future outlook of our work and its contribution to IR.