Romain Deveaud


2023

pdf bib
Vers l’évaluation continue des systèmes de recherche d’information.
Petra Galuscakova | Romain Deveaud | Gabriela Gonzalez-Saez | Philippe Mulhem | Lorraine Goeuriot | Florina Piroi | Martin Popel
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA)

Cet article présente le corpus de données associé à la première campagne évaluation LongEval dans le cadre de CLEF 2023. L’objectif de cette évaluation est d’étudier comment les systèmes de recherche d’informations réagissent à l’évolution des données qu’ils manipulent (notamment les documents et les requêtes). Nous détaillons les objectifs de la tâche, le processus d’acquisition des données et les mesures d’évaluation utilisées.

2013

pdf bib
Are Semantically Coherent Topic Models Useful for Ad Hoc Information Retrieval?
Romain Deveaud | Eric SanJuan | Patrice Bellot
Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)

2012

pdf bib
Combinaison de ressources générales pour une contextualisation implicite de requêtes (Query Contextualization and Reformulation by Combining External Corpora) [in French]
Romain Deveaud | Patrice Bellot
Proceedings of the Joint Conference JEP-TALN-RECITAL 2012, volume 2: TALN

2011

pdf bib
Ajout d’informations contextuelles pour la recherche de passages au sein de Wikipédia (Integrating contextual information for passage retrieval in Wikipedia)
Romain Deveaud | Eric Sanjuan | Patrice Bellot
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

La recherche de passages consiste à extraire uniquement des passages pertinents par rapport à une requête utilisateur plutôt qu’un ensemble de documents entiers. Cette récupération de passages est souvent handicapée par le manque d’informations complémentaires concernant le contexte de la recherche initiée par l’utilisateur. Des études montrent que l’ajout d’informations contextuelles par l’utilisateur peut améliorer les performances des systèmes de recherche de passages. Nous confirmons ces observations dans cet article, et nous introduisons également une méthode d’enrichissement de la requête à partir d’informations contextuelles issues de documents encyclopédiques. Nous menons des expérimentations en utilisant la collection et les méthodes d’évaluation proposées par la campagne INEX. Les résultats obtenus montrent que l’ajout d’informations contextuelles permet d’améliorer significativement les performances de notre système de recherche de passages. Nous observons également que notre approche automatique obtient les meilleurs résultats parmi les différentes approches que nous évaluons.