Composante :	Filtrage et recherche d'information
Equipe :	Systèmes d'Informations Généralisés
Localisation :	IRIT1 / Niveau 4
Publications :

 

 

 

 Thèmes de recherche

 Modèles flexibles de Recherche d'Information

Notre objectif dans ce thème est de proposer un cadre théorique pour modéliser les notions de pertinence, d'information et de besoin en information. Le souci majeur est d'arriver à prendre en compte l'imprécision et l'incertitude qui entachent le processus de RI dans sa globalité. Nos travaux trouvent leurs fondements principalement dans la logique floue, la théorie des possibilités, les réseaux Bayésiens et les probabilités.

 Modèle d'accès contextuel à l'information

Ces travaux s'inscrivent dans le cadre général de la personnalisation de l'information. C'est une direction de recherches qui combine un ensemble de technologies et de connaissances portant sur la requête et le contexte de l'utilisateur, dans une même infrastructure et ce, dans le but de délivrer les réponses les mieux appropriées à son besoin en information. Les applications sont diverses : systèmes de recommandation, systèmes de filtrage de messages et d'informations, systèmes d'apprentissage, moteurs de recherche d'information etc. Indépendamment de l'objectif applicatif visé, nos travaux visent l'intégration de l'utilisateur dans le processus global de recherche d'information. Notre objectif à court terme est de proposer un modèle de description des profils d'utilisateurs (centre d'intérêt, préférences, environnement cognitif etc...) et une méthodologie d'intégration de ce modèle dans la chaîne globale d'accès à l'information pertinente en vue d'améliorer ses performances en termes d'efficacité.

 Recherche d'information semi-structurée (XML)

L'objectif des recherches dans ce cadre est de spécifier des modèles (méthodes) capable d'utiliser les différentes sources d'évidence contenues dans les documents structurés et semi-structurés (texte, structure, liens hypertextes, information multimédia) dans le but de renvoyer des unités d'information (c'est à dire des parties de documents) répondant de manière exhaustive et spécifique au besoin en information des utilisateurs. Les méthodes proposées doivent en outre être applicables sur des collections de documents aux formats, tailles et structures hétérogènes, et doivent permettre de répondre à des demandes d'information sous forme de mots-clés et/ou de contraintes structurelles et/ou de contenu multimédia.

Prototype XFIRM

 Recherche conceptuelle d'Information

La plupart des approches de Recherche d'Information (RI) se base sur l'hypothèse que le contenu d'un document est représenté par un sac de mots sans syntaxe et sans sémantique. Ces mots sont considérés comme des graphies (suite de caractères) mais pas en tant qu'unités de sens. De telles approches ne permettent donc pas de prendre en compte les deux phénomènes : la synonymie et la polysémie. Notre objectif dans le cadre de ce thème est d'aller au de là de cette vision simpliste en tentant de capturer automatiquement les sens ainsi que les concepts véhiculés dans le document. Cette notion de concepts est assez large et difficile à appréhender, elle va au delà de la simple désambiguïsation souvent investie en RI, mais nous tentons pour notre part de capturer automatiquement tous les éléments qui pourraient concerner un concept (ses synonymes, ses termes génériques/spécifique, etc.). Nous abordons ce thème en nous appuyant sur des structures de type ontologie, thésaurus/liste hiérarchique.

  Recherche agrégée

De nombreux travaux en Recherche d'Information se sont déjà attachés à résoudre des problématiques de granularité de l'information (document, passage, paragraphe) ainsi que des problématiques liées au type de l'information recherchée (images, vidéos, news,...). Cependant, l'assemblage de ses diverses informations de manière organisée et ce afin de fournir à l'utilisateur une image complète de toute l'information disponible par rapport à son besoin, n'a encore pas ou peu été considéré dans la littérature. C'est l'objectif de la Recherche agrégée, qui cherche à assembler des éléments provenant de sources différentes. Notre objectif dans ce domaine de recherche récent est de formaliser un modèle permettant l'agrégation des contenus.

Prototype FORCE

  Détection d'opinions