Affiner la recherche sur les sites de vente passe par le langage naturel

Par 06 décembre 2011
moteur de recherche

Afin d'obtenir des critères de recherche plus précis, une solution est de combiner un système de reconnaissance de mots à d'autres de combinaison et d'exclusion ou d'inclusion de termes.

Pour affiner la recherche sur les sites d'e-commerce, rien ne vaut le langage naturel, rappelle une équipe de l'université de Brigham Young. Les chercheurs travaillent sur un système qui permettra aux utilisateurs d'inscrire des phrases complètes dans l'onglet de recherche. C'est à dire qu'au lieu d'interpréter de simples termes-clés, l'algorithme développé par les auteurs de la recherche est capable de mettre en relation les différents mots de la requête, et de donner un sens à la phrase ainsi formée. Pour cela, le logiciel mis au point respecte trois étapes distinctes. La première consiste en une recherche du type de produit recherché, qui se fait via une simple reconnaissance de mots-clés. 

Une classification selon trois types de phrases-clés

Une fois le domaine identifié, le système s'attache à classer les "conditions" présentes dans la demande de l'acheteur selon 3 types. Le type 1 regroupe les descriptifs de la nature de l'objet, le type 2 ses  propriétés, et le type 3 ses informations numériques. Par exemple, pour une voiture, le type 1 regroupe les mots "toyota", "BMW", le type deux "4 roues motrices", et le type trois "de moins de 20 000 KM". Le système est enfin capable de comprendre les informations de type booléen, telles que les mots "ou", "et", et "sauf". Ce qui permet donc d'ajouter des précisions restrictives ou inclusives sans réduire la pertinence de la recherche

Des résultats basés sur le degré de similitude avec la question posée

Une  fois cette classification effectuée, le moteur de recherche renvoie aux résultats remplissant les trois types de critères. Et, à la manière d'un moteur de recherche classique, si aucun résultat ne correspond aux trois critères, alors l'internaute sera redirigé vers ceux possédant 2 ou 1 critères en commun, priorité étant donnée aux critères de types 1. D'après les premiers tests effectués, le taux de satisfaction des utilisateurs dépasse les 90%. Selon les chercheurs, la prochaine étape sera d'améliorer la gestion des demandes booléennes, pour lesquels les résultats se sont révélés moins précis

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