@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2020.0489, 

TITLE={Combinaisons d’approches statistiques et sémantiques appliquées aux bibliothèques numériques scientifiques pour la promotion de la recherche pluridisciplinaire}, 
  
AUTHOR={Fabrice Muhlenbach, Hussein T. Al-Natsheh, }, 
	
JOURNAL={Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information}, 
	
VOLUME={1}, 

NUMBER={Numéro 1}, 
	
YEAR={2020}, 

URL={http://www.openscience.fr/Combinaisons-d-approches-statistiques-et-semantiques-appliquees-aux}, 
	
DOI={10.21494/ISTE.OP.2020.0489}, 
	
ISSN={2634-1468}, 
	
ABSTRACT={La connaissance dans tous les domaines scientifiques est maintenant disponible dans les bibliothèques numériques. Le problème est que les articles appartenant à différentes communautés de recherche n’emploient pas le même vocabulaire pour parler du même sujet. L’accès aux documents pertinents avec des outils de recherche d’information, des moteurs de recherche ou des systèmes de recommandation d’articles scientifiques échouera si ces méthodes ne permettent pas d’intégrer cette variabilité linguistique. Dans ce travail, nous présentons des stratégies d’utilisation
des technologies d’intelligence artificielle pour parvenir à étendre la recherche documentaire de manière appropriée afin d’apporter de la diversité dans les résultats recommandés et favoriser ainsi une recherche pluridisciplinaire.}}