Conception et réalisation d’un système de recherche d’information biomédical basé sur le Deep Learning :
Mots clés : Recherche d’information, Deep Learning, Word Embedding, LSTM.
1- Représentation vectorielle de la requête et du document en se basant sur Contex2Vec et fastText.
2- Normalisation de la représentation en se basant sur un réseau récurent LSTM.
3- Appariement requête-document basé sur le « Learn to Rank ».
4- Evaluation et comparaison de l’approche.
-Le langage de programmation interprété : Python.
-L'environnement de développement libre pour Python : Spyder.
-La bibliothèque de Python : Keras avec backend TensorFlow.
-L'utilitaire graphique de création d'interfaces permettant de générer le code Python d'interfaces graphiques : QtDesigner.
-Le service de cloud computing : Amazon Web Services (AWS).
