CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Trouvez les mots clés du texte : État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.
induction de sens, désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, ressources langagières

Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.
induction de sens, désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, ressources langagières
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.
induction de sens, désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, ressources langagières

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induction de sens, désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, ressources langagières
Indiquer les mots clés du texte : État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.
induction de sens, désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, ressources langagières

Indiquer les mots clés du texte : État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.
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Indiquer les mots clés du texte : État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.
induction de sens, désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, ressources langagières
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
Dialecte Tunisien

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
Dialecte Tunisien
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Dialecte Tunisien

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
Dialecte Tunisien
Isole les mots clés importants du texte suivant : Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
Dialecte Tunisien

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Dégager des mots clés dans le texte : Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
Dialecte Tunisien

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Générer des mots clés issus du texte suivant : Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
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Dialecte Tunisien

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Dialecte Tunisien
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Indiquer les mots clés du texte : Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
Dialecte Tunisien
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
détection automatique de sessions de recherche, Recherche d’information

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
détection automatique de sessions de recherche, Recherche d’information
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
détection automatique de sessions de recherche, Recherche d’information

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
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Dégager des mots clés dans le texte : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
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Dégage des mots clés dans le texte : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
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