Résumé: La recherche d’experts scientifiques (scientific expert finding) est une tache récurrente dans le milieu académique. En effet, s’exprime souvent le besoin de trouver des encadreurs, membres de jury pour des projets de fin d’études ou de thèses, ´évaluateurs de propositions de projets de recherches, référés pour des articles soumis `a des revues scientifiques ou des membres de comites de programmes de conférences. Cette recherche est rendue tr`es difficile par l’augmentation du nombre de chercheurs et des travaux scientifiques ainsi que par la grande diversification et spécialisation des domaines de recherches scientifiques. L’objectif de ce travail sera, de concevoir un système de recherche d’experts par des requêtes exprimées en langage naturel. Ce système sera bas´e sur les données des articles publies par les chercheurs (titre, résumé, mots-cl´es). Le système propose intégrera les techniques les plus récentes de traitement du langage naturel (NLP) basées sur le deep-learning, en particulier la technique d’apprentissage automatique `a base de transformer BERT (SciBERT et RoBERTa), développe par Google, et publiée en 2018. Nous présenterons trois contributions principales : une nouvelle approche de l’indexation, l’expansion des requêtes `a l’aide de la définition, et une méthode de distribution des scores. En plus de cela, la construction d’un nouveau corpus de test base sur l’ACM. ”Une plateforme nationale de recherche d’experts académiques a ´été créée `a l’issue de ce projet. Ce portail intégré les m´méthodes que nous avons proposées, et les valide sur le cas de la production scientifique algérienne.

Alger:
Langue: Français
Collation: 84 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Master
Etablissement de soutenance: Alger, Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene. Faculté de d'Informatique
Thème Informatique

Note: Annexe pp.73-77; Bibliogr.pp.78-84