« Modèle de vraisemblance de requête » : différence entre les versions
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Le modèle de vraisemblance de requête est un modèle de langage utilisé dans la recherche d'informations. Un modèle de langage est construit pour chaque document de la collection. Il est alors possible de classer chaque document en fonction de la probabilité que des documents spécifiques reçoivent une requête. Ceci est interprété comme étant la probabilité qu'un document soit pertinent dans le cadre d'une requête. | |||
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NOTA modèle de vraisemblance de requête : désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | NOTA modèle de vraisemblance de requête : désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. | ||
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=mod%C3%A8le+de+vraisemblance+de+requ%C3%AAte+&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ] | [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=mod%C3%A8le+de+vraisemblance+de+requ%C3%AAte+&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ] | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Query_likelihood_model Source : Wikipedia] | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:28
Définition
Le modèle de vraisemblance de requête est un modèle de langage utilisé dans la recherche d'informations. Un modèle de langage est construit pour chaque document de la collection. Il est alors possible de classer chaque document en fonction de la probabilité que des documents spécifiques reçoivent une requête. Ceci est interprété comme étant la probabilité qu'un document soit pertinent dans le cadre d'une requête.
Français
Modèle de vraisemblance des requête
Anglais
Query-likelihood model
Sources
NOTA modèle de vraisemblance de requête : désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.
Contributeurs: Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki, Sihem Kouache
