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Mémoire de recherche
Research report

Moteur de question-réponse pour les sciences biomédicales

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    2016

48 p.

Sciences de la santé
Moteurs de recherche
Questions et réponses, Systèmes de
moteur de recherche
moteur de question-­réponse
sciences biomédicales ; données structurées
French La littérature concernant le domaine médical atteint un volume dépassant l’entendement humain et ne cesse d’augmenter. Si nous nous concentrons sur les documents numériques qui permettent la recherche en ligne d’information quelconque, l’exploitation de cette quantité rend la précision complexe et chronophage. Ce problème a motivé le développement d’outils plus évolués comme les systèmes de question-­réponse. Ces derniers autorisent l’utilisateur à poser des questions en langage dit naturel. L’objectif de notre travail est d’augmenter la performance du mode question-­réponse du moteur EAGLi. Pour mesurer les performances de notre apport, une analyse a été réalisée à partir de questions et de scores d’autres moteurs, le tout issu de la campagne d’évaluation internationale BioASQ. Notre revue de la littérature, pour commencer, synthétise des données sur la prolifération des sources numériques, en particulier dans le domaine biomédical. Nous développons également les solutions de prospection grâce aux moteurs de recherches, plus particulièrement ceux dit de question-­réponse. Cet environnement décrit nous aide à aborder les challenges liés au développement et à l’amélioration de ces outils avec la mise en exergue du concours en ligne BioASQ. La focalisation sur ce challenge, nous permet de faire ressortir une des phases qui correspond à notre projet. Ce dernier consiste à reformuler des questions manuellement qui sont issues du challenge évoqué ci-­dessus. Il s’agit aussi dans une certaine mesure d’améliorer la couverture du système en augmentant les données à sa disposition. Ce procédé nous a permis d’évaluer nos performances. Le moteur EAGLi nécessite principalement une typologie de phrase précise ainsi que des patrons de questions pour interagir avec la base de données MEDLINE. Son architecture, notre méthodologie ainsi que l’évaluation de nos résultats sont développés dans ce rapport. Ces derniers sont satisfaisants et nous laissent à penser que malgré l’ampleur de la tâche associée au Question Answering, ce domaine particulier de la recherche d’information va sans nul doute se perfectionner.
Language
  • French
Classification
Library sciences
Series statement
  • Travail de recherche réalisé dans le cadre du Master of Science en Information documentaire HES à la Haute école de gestion de Genève (HEG-GE), Filière information documentaire, 2016
Notes
  • Haute école de gestion Genève
  • Information documentaire
  • hesso:hegge
License
License undefined
Identifiers
  • RERO DOC 259037
  • RERO R008388404
  • REPORT NUMBER TRMASID 11
Persistent URL
https://sonar.ch/hesso/documents/314577
Statistics
Document views: 40 File downloads:
  • rapport_QA_Cosandey_Chalard_Racine.pdf: 132