Analyse en dépendance et classification de requêtes en langue naturelle, application à la recommandation de livres

Cet article propose une approche de recommandation fondée sur l’analyse de requêtes. En particulier, nous nous focalisons sur des requêtes dans lesquelles l’utilisateur cherche des similitudes entre des livres, des auteurs ou encore des collections. Notre approche consiste, dans un premier temps, à repérer ces requêtes grâce à un procédé de classification automatique supervisée. Dans un deuxième temps, un analyseur en dépendance est employé afin de dégager les liens syntaxico-sémantiques présents au sein de ce type de requêtes. Une fois ces dépendances extraites, plusieurs stratégies d’expansion de ces requêtes sont mises en place afin de les exploiter comme entrées d’un index puis, via l’utilisation d’un modèle DFR : InL2. Nos expérimentations montrent que ces pistes sont un pas supplémentaire vers la compréhension des besoins utilisateurs exprimés au sein des requêtes longues et détaillées.