Evaluer le passage à l'échelle dans des environnements à pertinence multivaluée
Abstract
La croissance continuelle et exponentielle des volumes d'information numérique af- fecte principalement des domaines comme celui de la Recherche d'Information (RI). Toutefois, peu de travaux en RI ont jusqu'alors abordé les questions d'efficience et d'efficacité des sys- tèmes de RI dans le contexte du passage à l'échelle dans la taille des corpus. Face à la masse grandissante d'information, il est préférable du point de vue de l'utilisateur moyen que les documents retournés soient classés par ordre de pertinence décroissante ; ce qui implique de prendre en compte de multiples niveaux de pertinence pour les documents. Nous établissons un lien entre ces deux pans de la RI (pertinence multivaluée et passage à l'échelle) et nous étu- dions des protocoles pouvant permettre d'évaluer l'abilité des systèmes de RI à retourner les documents de meilleur niveau de pertinence en tête des résultats quand la masse d'information croît.
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Computer Science [cs]
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