NaviTerm Scientific Article Search : Un outil de recommandation séquentielle d'article scientifique basé sur l'historique de lecture
Leane Jourdan, Julien Aubert-Béduchaud, Florian Boudin, Beatrice Daille, Richard Dufour
Résumé : La recherche d’articles scientifiques repose majoritairement sur des requêtes explicites et des recommandations peu sensibles au contexte de lecture. Nous présentons Naviterm Scientific Article Search, un outil de démonstration dédié à la recommandation séquentielle d’articles scientifiques à partir de l’historique de lecture des utilisateurs. Le système modélise un profil utilisateur dynamique en combinant la requête initiale et les articles consultés, représentés sous forme de plongements obtenus avec SPECTER2. Les recommandations sont générées par similarité vectorielle au sein de la collection ACL Anthology. L’interface interactive permet d’explorer les résultats, de filtrer les articles et de simuler des parcours de lecture. Naviterm met ainsi en évidence l’intérêt des approches séquentielles pour la découverte de littérature scientifique dans des scénarios d’exploration progressive.
Mots clés : démo, articles scientifiques, moteur de recherche, recommandation séquentielle