Yogesh Gupta, Ghanshyam Raghuwanshi

Reformulation de requêtes basée sur la sémantique et le flou pour améliorer la RI

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Produktbeschreibung

D'énormes volumes de publications sur le Web ou autres fournissent aux utilisateurs une mine d'informations. Néanmoins, les archives sont de plus en plus diverses, et le langage utilisé dans le texte est de plus en plus varié ; c'est particulièrement vrai pour le Web. Deux auteurs écrivant sur le même sujet peuvent utiliser un vocabulaire différent pour se montrer. Les utilisateurs qui recherchent des informations sur ce sujet doivent communiquer leurs connaissances d'une manière idéale, qui aurait été utilisée par les deux auteurs. Nous pouvons avoir différents types de documents tels que des documents structurés, des documents non structurés et des documents semi-structurés. La recherche d'information consiste à trouver des éléments (généralement des documents) de nature non structurée (généralement du texte) qui répondent à un besoin d'information au sein de grandes collections. Les données requises sont transmises au client sous forme de demande. La documentation qui répond à la demande donnée doit être pertinente selon le jugement du client. Aucune importance ne doit être accordée aux rapports qui ne sont pas du thème indiqué. Le processus de récupération des données commence lorsqu'une personne entre dans le contexte d'une enquête. La formulation de la requête joue alors un rôle important dans la recherche des informations les plus pertinentes.

Produktdetails

• Verlag: Editions Notre Savoir
• Seitenzahl: 56
• Erscheinungstermin: 15. Februar 2022
• Französisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 4mm
• Gewicht: 102g
• ISBN-13: 9786204475844
• ISBN-10: 6204475843
• Artikelnr.: 63446937

Autorenporträt

Yogesh Gupta is an Associate Professor in the department of Computer Science and Engineering at BML Munjal University, Gurugram (INDIA). He has more than 12 years of experience in teaching and industry. He has been an active researcher too. His area of interest is Information Retrieval, Machine learning, Big Data and soft computing techniques.