L’essor du deep learning a impact ́e le domaine de la recherche d’information ces dernières années. De nombreux modèles ont ́emerg ́e afin de réaliser un appariement entre les documents et la requête. Cependant l’absence d’une grande masse de données ne permet pas `a ces modèles d’apprendre les signaux de pertinence afin de dépasser le modèle classique Okapi BM25. Récemment, certains travaux se sont intéressées à l’apport des ressources sémantiques permettant d’améliorer la représentation des textes. Notre intuition est que ces ressources vont également permettre d’augmenter les signaux de similarités sémantiques, et par conséquent les performances des modèles d’appariement. L’objectif de ce stage est de proposer un modèle de recherche d’information sémantique bas ́e sur l’hybridation de la sémantique distributionnelle et relationnelle.

- Compréhension des bases de connaissances et annotations des documents.
- Proposition/Implémentation d'un modèle de recherche d'information sémantique.
- Évaluation comparative des méthodes.