Engin de recherche avancé

 

Nous vous offrons à la fois :

1- Un savoir-faire adapté pour intégrer les moteurs de recherche dans différentes solutions ou plateformes, et répondant à diverses problématiques :

  • interopérabilité
  • larges volumes et large échelle
  • indexation de flux de données provenant de documents, de réseaux sociaux, de sources audio ou vidéo

2- L’expertise pour étendre les capacités des moteurs de recherche en exploitant la sémantique.

La recherche d’informations est une activité courante aujourd’hui, alors que chacun cherche des documents sur des sujets précis. La polysémie (un mot qui a plusieurs sens, tel avocat dans le sens de « profession » et avocat dans le sens de « fruit ») demeure un problème majeur à la recherche d’informations, car elle donne souvent des résultats non pertinents. La recherche sémantique vise les recherches d’informations par rapport au sens des mots plutôt qu’à leur forme. 

La recherche d’informations peut aussi être sous forme de question-réponse, où l’usager est intéressé à une réponse précise (ex. : en quelle année est mort Mozart?) et non à des documents d’information sur un sujet (une page Wikipedia sur Mozart). Il s’agit d’un champ de recherche très vaste et cela demande des approches en traitement automatique des langues, et aussi possiblement l’utilisation du Web sémantique qui encode l’information de façon plus structurée.

 

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Nouvelles récentes

  • CANARIE investit dans les logiciels de recherche du CRIM!
    18/10/2018

    Le CRIM est heureux d'annoncer que CANARIE financera l'évolution de ses plateformes de recherche afin de les rendre disponibles à d'autres équipes oeuvrant dans des disciplines différentes.

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Événement à venir

  • ICTAC 2018
    19/10/18 0h00
    Stellenbosch, Afrique du Sud
    Le CRIM présentera un papier à la "15th International Colloquium on the Theoretical Aspects of Computing" qui se tiendra du 12 au 19 octobre 2018 à Stellenbosch, Afrique du Sud.
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Publications récentes

  • Towards Automatic Feature Extraction for Activity Recognition from Wearable Sensors: A Deep Learning Approach

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  • Intégration de VerbNet dans un réalisateur profond

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