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Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
•Secteur public•Entreprise Intermédiaire
Deep models for generative & task-based information retrieval
Utilisation de modèles d'apprentissage profond appliqués aux moteurs de recherche. Institut de Recherche en Informatique de Toulouse.
Les moteurs de recherche d'aujourd'hui sont très efficaces pour de simples tâches de recherche factuelles, mais ils peinent à guider l'utilisateur lors d'une mission de recherche hautement cognitive, exploratoire et à plusieurs étapes.
L'objectif de ce projet peut se décomposer en deux parties : dans un premier temps, effectuer un PoC de moteur de recherche à base d'apprentissage profond utilisant un contexte de session de recherche limité (les dernières requêtes d'un utilisateur), et dans un second temps designer et implémenter un moteur de recherche end-to-end utilisant un contexte enrichi des sessions de recherche.
Afin de remplir ces objectifs, Nicolas a procédé à un état de l'art complet dans le domaine des moteurs de recherche profonds, ainsi que des méthodes de génération textuelles pour la suggestion de requête.
Il a procédé à une implémentation de nombreuses méthodes de recherche d'information orientée "look-up", ainsi que des modèles plus récents à base de réseaux de neurones récurrents & réseaux de neurones récurrents hiérarchique.
De surcroît, il a désigné un nouveau modèle de suggestion de requêtes exploitant des embeddings de session de recherche personnalisés, ainsi que des modèles Transformers états de l'art fine-tunés sur des tâches de NLP génératives (FastBERT, BART).
Enfin, au cours de cette mission, Nicolas a contribué à la création de la librairie populaire "cherche" (https://github.com/raphaelsty/cherche), permettant une création rapide et efficace de pipeline de moteurs de recherche, pré-entrainés ou non.
Membres
Expertises
De
Oct. 2019 à Oct. 2022