Les éditeurs ont besoin d'un outil de recherche qui renvoie les articles où les mots interrogés sont les plus importants et représentatifs dans le corpus de documents. L'outil initial renvoie des correspondances de mots générales et nécessite un filtrage manuel. Quelle solution permettra de capturer l'importance et la fréquence des mots par document afin que l'outil mette en évidence les articles où les mots interrogés sont les plus pertinents ?

La bonne réponse est de calculer la fréquence des termes (TF) et la fréquence inverse des documents (IDF), puis de les combiner pour obtenir un score TF-IDF. TF-IDF est une mesure statistique qui évalue l'importance d'un mot dans un document par rapport à un corpus. Un score TF-IDF élevé pour un mot dans un article indique que ce mot est fréquent dans cet article mais rare dans l'ensemble du corpus, le rendant ainsi plus représentatif et pertinent pour cet article. L'utilisation de LDA est une technique de modélisation thématique, mais elle n'est pas directement conçue pour évaluer la pertinence individuelle des mots dans un document par rapport à une requête. Les plongements de mots (word embeddings) sont utiles pour la similarité sémantique, mais la méthode proposée (moyenne des plongements de titre et distance inverse) ne capture pas l'importance des mots interrogés dans le corps de l'article. Une simple table de fréquence des termes (sans IDF) ne prendrait pas en compte la rareté des mots dans le corpus, ce qui est crucial pour identifier les mots les plus représentatifs.