Par exemple, la recherche Global warming<\/em> ram\u00e8ne plus de r\u00e9sultats que la recherche \u00ab\u00a0Global warming\u00a0\u00bb<\/em> car Global <\/em>et warming <\/em>ne sont pas forc\u00e9ment dans le m\u00eame champ ; la recherche \u00ab\u00a0Global warming\u00a0\u00bb<\/em> limite la requ\u00eate \u00e0 la pr\u00e9sence juxtapos\u00e9e des deux termes.<\/p>\n\n\n\n
Op\u00e9rateur bool\u00e9ens <\/h3>\n\n\n\n
AND<\/strong>, OR <\/strong>et NOT <\/strong>ou ET<\/strong>, OU <\/strong>et SAUF <\/strong>(toujours en majuscules), \u00e9ventuellement avec des parenth\u00e8ses pour des regroupements ;<\/p>\n\n\n\n L’utilisation de masques dans les recherches exactes n’est pas autoris\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Attention <\/strong>: dans les donn\u00e9es CDI, l’usage des masques n’est pas forc\u00e9ment la meilleure solution, puisque certaines des fonctionnalit\u00e9s sp\u00e9cifiques d\u00e9crites ci-dessous ne s’appliquent pas aux recherches incluant un masque ? ou * (notamment les fonctionnalit\u00e9s qui s’appliquent \u00e0 toutes les langues comme la racinisation, l’identification des synonymes ou la normalisation orthographique). En plus de g\u00e9rer le standard Unicode et ainsi permettre les recherches dans divers syst\u00e8mes d’\u00e9criture, Primo propose des fonctionnalit\u00e9s \u00e9tendues qui s’appliquent \u00e0 plusieurs langues, dont l’anglais, le fran\u00e7ais, l’allemand, le n\u00e9erlandais, l’italien, le danois, l’espagnol…<\/p>\n\n\n\n Le processus consiste \u00e0 identifier la plus petite unit\u00e9 lexicale (token) interrogeable dans CDI, et est int\u00e9ressant notamment dans le cas des langues o\u00f9 les mots ne sont pas s\u00e9par\u00e9s par l’espace (par exemple, chinois, japonais…).<\/p>\n\n\n\n Le processus de d\u00e9composition permet d’identifier les diff\u00e9rents composants d’un mot compos\u00e9. Cela permet \u00e0 l’utilisateur qui lance une requ\u00eate sur les composants de r\u00e9cup\u00e9rer aussi des r\u00e9sultats o\u00f9 les composants forment un mot compos\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Par exemple, la recherche sur les mots allemands Abwasser-Anlagen <\/em>(stations d’\u00e9puration<\/em>) ram\u00e8ne des r\u00e9sultats qui contiennent le mot compos\u00e9 Abwasserbehandlungsanlage<\/em>.<\/p>\n\n\n\n La racinisation identifie la racine, ou radical, du mot, une fois supprim\u00e9s ses suffixes ou pr\u00e9fixes. La lemmatisation identifie la forme non fl\u00e9chie (en genre, nombre, mode…) Le processus est adapt\u00e9 \u00e0 la langue.<\/p>\n\n\n\n Exemples : <\/p>\n\n\n\n Les caract\u00e8res avec diacritiques sont normalis\u00e9s au caract\u00e8re sans diacritique. Exemples :<\/p>\n\n\n\n Permet la recherche dans une forme d’\u00e9criture et le retour de r\u00e9sultats dans une autre forme d’\u00e9criture.<\/p>\n\n\n\n Gestion des voyelles effac\u00e9es, notamment pour le fran\u00e7ais et l’italien.<\/p>\n\n\n\n Exemple :<\/p>\n\n\n\n Mappings simples sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque langue.<\/p>\n\n\n\n Par exemple, en anglais, theatre<\/em> et theater<\/em>.<\/p>\n\n\n\n En plus, le signe & est transpos\u00e9 en mot pour chaque langue (et, and, und…)<\/p>\n\n\n\n Nombres : le nombre en lettres est ajout\u00e9 \u00e0 une requ\u00eate sur un nombre en chiffre (neuf <\/em>est ajout\u00e9 \u00e0 9<\/em> ; ninth <\/em>est ajout\u00e9 \u00e0 9th<\/em>).<\/p>\n\n\n\n Pour les termes les plus couramment mal orthographi\u00e9s, le terme correct est ajout\u00e9 \u00e0 la requ\u00eate.<\/p>\n\n\n\n Lors de recherches avec des termes avec un trait d\u2019union, la recherche portera aussi sur la variante sans trait d\u2019union (chat-room<\/em><\/strong> -> r\u00e9sultats chat room<\/em><\/strong> et chatroom<\/em><\/strong>). Liste des termes concern\u00e9s : Supported Compound Words<\/a><\/p>\n\n\n\n Pour une liste des synonymes concern\u00e9s : anglais<\/a> ; allemand<\/a><\/p>\n\n\n\n Primo VE maintient une liste propre \u00e0 chaque langue.<\/p>\n\n\n\n Pour conserver des mots vides dans une requ\u00eate, utiliser les guillemets : \u00ab\u00a0man of the world\u00a0\u00bb<\/em><\/p>\n\n\n\n Pour une liste des mots vides concern\u00e9s : fran\u00e7ais<\/a> ; anglais<\/a> ; allemand<\/a> ; espagnol<\/a> ; italien<\/a><\/p>\n\n\n\n Les suggestions (did you mean ?) permettent d’am\u00e9liorer la requ\u00eate en corrigeant les erreurs typographiques et les fautes d’orthographe courantes afin de renvoyer \u00e0 l’usager le r\u00e9sultat de recherche attendu. <\/p>\n\n\n\n Les guillemets sont en g\u00e9n\u00e9ral utilis\u00e9s lorsque la requ\u00eate inclut plusieurs mots, mais ils peuvent \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9s pour favoriser la recherche mot \u00e0 mot<\/em> (verbatim search<\/em>). Pour limiter des r\u00e9sultats non souhait\u00e9s, on peut favoriser la recherche mot \u00e0 mot en utilisant les guillemets : \u00ab\u00a0ATLA\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n Pour les donn\u00e9es CDI, Primo \u00e9tend la recherche aux formes pr\u00e9f\u00e9r\u00e9es identifi\u00e9es dans les r\u00e9f\u00e9rentiels LCSH ou MeSH. Ainsi, si l’utilisateur utilise le terme de recherche Hyperkinetic syndrome<\/em>, la fonctionnalit\u00e9 Query expansion \u00e9tendra la recherche \u00e0 Attention-deficit hyperactivity disorder<\/em> parce que Attention-deficit hyperactivity disorder<\/em> est la forme pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e du terme Hyperkinetic syndrome<\/em> dans le r\u00e9f\u00e9rentiel LCSH. L’expansion ne fonctionne pas dans les cas suivants :<\/p>\n\n\n\n Attention <\/strong>: ne pas confondre cette fonctionnalit\u00e9, qui s’applique quel que soit le champ o\u00f9 le terme est trouv\u00e9, avec l’exploitation des r\u00e9f\u00e9rentiels (fichiers d’autorit\u00e9) qui ne s’applique qu’aux donn\u00e9es locales et limite la recherche \u00e0 la zone qui contient la forme pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e. Toutes les fonctionnalit\u00e9s \u00e9nonc\u00e9es ci-dessus permettent \u00e0 l’utilisateur d’obtenir des r\u00e9sultats lorsque les termes de la requ\u00eate et les termes index\u00e9s sont \u00e9quivalents, c’est-\u00e0-dire un synonyme, un processus de racinisation… Ces processus, qui conduisent \u00e0 une augmentation du nombre de r\u00e9sultats, s’ils permettent \u00e0 l’utilisateur d’\u00e9largir sa recherche, peuvent aussi amener des r\u00e9sultats non pertinents, ou moins pertinents, et ainsi r\u00e9duire la pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n Pour cela, CDI inclut un boost de la correspondance mot \u00e0 mot. Ainsi, si la recherche porte sur le terme theatres<\/em>, les notices qui contiennent theatres auront plus de points dans le score de pertinence que les notices qui contiennent theatre <\/em>ou theaters<\/em>.<\/p>\n\n\n\n Pour exclure des r\u00e9sultats trop \u00e9loign\u00e9s de la requ\u00eate initiale, l’utilisateur peut aussi forcer la correspondance mot \u00e0 mot en utilisant les guillemets : \u00ab\u00a0theatres\u00a0\u00bb<\/em><\/p>\n\n\n\n Pour en savoir plus :<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" G\u00e9n\u00e9ralit\u00e9s Recherche exacte Utilisez les guillemets \u00a0\u00bb \u00a0\u00bb pour effectuer une recherche exacte qui limitera les r\u00e9sultats aux termes dans l’ordre dans lequel ils se pr\u00e9sentent dans la requ\u00eate.Par exemple, la recherche Global warming ram\u00e8ne plus de r\u00e9sultats que la recherche \u00ab\u00a0Global warming\u00a0\u00bb car Global et warming ne sont pas… Lire l'int\u00e9gralit\u00e9…Fonctionnalit\u00e9s de recherche<\/span><\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":0,"parent":3135,"menu_order":8,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-5578","page","type-page","status-publish","hentry"],"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/P7rJUv-1rY","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5578","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5578"}],"version-history":[{"count":14,"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5578\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6727,"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/5578\/revisions\/6727"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3135"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5578"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
Masques<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Par exemple, dans CDI, la recherche sur Archaeology <\/em>ram\u00e8nera plus de r\u00e9sultats que la recherche sur Archaeolog*<\/em> car la fonctionnalit\u00e9 de normalisation orthographique permettra d’identifier aussi les r\u00e9sultats qui contiennent Archeology<\/em>. <\/p>\n\n\n\nFonctionnalit\u00e9s de langue : environnement multilingue<\/h2>\n\n\n\n
Segmentation (tokenization)<\/h4>\n\n\n\n
D\u00e9composition (decompounding) <\/h4>\n\n\n\n
Racinisation\/Lemmatisation (stemming\/lemmatization)<\/h4>\n\n\n\n
Par exemple, le radical fish <\/em>pour fisher<\/em>, fishing<\/em>, fished<\/em>…<\/p>\n\n\n\n
Par exemple, petit <\/em>pour petits<\/em>, petite<\/em>, petits<\/em>…<\/p>\n\n\n\n\n
Normalisation des caract\u00e8res<\/h4>\n\n\n\n
Le processus est g\u00e9n\u00e9ralement le m\u00eame pour toutes les langues, mais des mappings sp\u00e9cifiques peuvent exister.<\/p>\n\n\n\n\n
Translitt\u00e9ration<\/h4>\n\n\n\n
Traitement de l’\u00e9lision<\/h4>\n\n\n\n
\n
Synonymes et normalisation orthographique<\/h4>\n\n\n\n
Mots vides<\/h4>\n\n\n\n
Did you mean ?<\/h4>\n\n\n\n
Les suggestions sont fournies lorsque le r\u00e9sultat de recherche est inf\u00e9rieur \u00e0 15.<\/p>\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/image-4.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nFonctionnalit\u00e9s sp\u00e9cifiques aux donn\u00e9es du Central Discovery Index CDI<\/h2>\n\n\n\n
Recherche exacte<\/h4>\n\n\n\n
Par exemple, une recherche sur le terme ATLA <\/em>ram\u00e8ne les r\u00e9sultats comprenant Atlas<\/em>, ce qui g\u00e9n\u00e8re beaucoup de bruit dans les premi\u00e8res pages de r\u00e9sultats. <\/p>\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/image-38-1024x719.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/services.lib.uliege.be\/alma\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/image-37-1024x705.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\u00c9tendre la recherche aux variantes du terme de recherche : Query expansion <\/h4>\n\n\n\n
Les termes de recherche ainsi \u00e9tendus peuvent se retrouver dans les m\u00e9tadonn\u00e9es de la ressource, comme dans le texte int\u00e9gral.<\/p>\n\n\n\n\n
\n
<\/p>\n\n\n\nRecherche mot \u00e0 mot (verbatim search)<\/h4>\n\n\n\n
\n\n\n\n\n