MeKano – Interroger le Web avec des Concepts

Les moteurs de recherche du web traditionnels recherchent des chaînes de caractères sur le web. Cependant, la recherche par mots-clés renvoie souvent de nombreux documents non pertinents, ce qui pousse les utilisateurs à affiner leur liste de mots-clés en suivant un processus d'essais et d'erreurs. Pour surmonter ces limitations, les grandes entreprises se sont tournées vers la recherche de concepts et d’entités, et non de chaînes de caractères. En demandant l'âge de "James Cameron” à votre assistant vocal, vous trouverez dans le graphe de connaissances (KG) une personne correspondant à "James Cameron", dont la propriété "âge" est définie pour 66 ans, c'est-à-dire l'entité James Cameron". Si la recherche de concepts et d’entités constitue un immense progrès et fournit des réponses exactes, la recherche est effectuée sur un graphe de connaissances et pas sur le Web. Par conséquent, il peut exister de nombreuses réponses sur le Web qui ne font pas partie du graphe de connaissances. En résumé, la recherche avec des chaînes de caractères sur le web offre de la diversité au prix du bruit. La recherche de concepts fournit des réponses exactes, mais nous perdons en diversité. Dans MeKaNo, l’objectif est de rechercher des concepts sur le web pour obtenir de la diversité et éviter le bruit. Dans ce but, nous faisons face à trois grands défis scientifiques: 1) Les utilisateurs ont l'habitude de faire des recherches avec des mots-clés. Transformer une requête par mot-clé en une requête mixte qui cherche d'abord sur un graphe de connaissances puis sur le web est un problème difficile, surtout pour les requêtes complexes. 2) Comme pour les recherches traditionnelles sur le web, les utilisateurs s'attendent à obtenir des résultats classés en un clin d'œil. Combiner la recherche sur les graphes de connaissances et la recherche sur le Web tout en préservant les performances est un véritable défi et nécessite un nouveau type de moteur de recherche.