Recherche d'information entre des bases de connaissances

In this article we will focus on content recommendation, especially in knowledge bases. The Ph.D subject introduced focuses on multiscale text embedding (sentences, paragraphs and whole documents), and recommendation build on top of those representations. Recommendations could be done on a knowledge base or between different ones. After a short presentation of our corpus and a state of the art about current embedding methods we will discuss about the relevance of embedding graph structure, as well as future outlook of our work and its contribution to IR
Dans cet article nous nous intéresserons à la recommandation de contenus, et plus particulièrement au sein de bases de connaissances. Le sujet de thèse présenté ici se focalise sur la représentation de documents textuels en prenant en compte plusieurs échelles (phrase, paragraphe et document entier) et l'exploitation de celle-ci par un système de recommandation, soit au sein de la même base de connaissances, soit entre des bases différentes. Après un détail du corpus considéré pour ces travaux et un état de l'art sur les méthodes d'embedding actuelles, nous discuterons de l'utilité de l'exploitation de la structure du graphe du corpus pour la représentation, puis des perspectives du sujet et de sa contribution à la recherche d'information.