Moteur de recherche et d indexation

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1 UNIVERSITÉ CHARLES DE GAULLE - LILLE 3 UFR MSES Master Informatique et Document TRAVAIL D ETUDE ET DE RECHERCHE Moteur de recherche et d indexation Auteur : MAGREZ Ludivine Tuteur universitaire : GILLERON Rémi Année Universitaire

2 Remerciements Je tiens tout d abord à adresser mes remerciements : A Monsieur Rémi GILLERON, chef de projet de recherche Mostrare à l INRIA, mon tuteur universitaire qui m a proposé ce sujet de TER. Il m a apporté de nombreux conseils et orienté dans mon étude. A Monsieur Pierre-Yves LANDRON, assistant de conservation de la Bibliothèque de Lyon, qui m a consacré de son temps en acceptant de répondre à aux questions quant à l utilisation de Lucene. A Madame Agnieszka TONA, Jérémie MARY et Marc TOMMASI, professeurs à l Université Charles de Gaulle Lille 3, pour leur aide et leur disponibilité. 2

3 Table des matières REMERCIEMENTS... 2 INTRODUCTION PRESENTATION GENERALE Introduction à Lucene L évolution Son histoire Les projets rattachés à Lucene Ses utilisateurs Quelques exemples Etude de cas LES FONCTIONNALITES DE LUCENE Configuration Indexation et analyse L index L analyse Recherche : modèle et requêtes Scores et réponses Calcul des scores en recherche de l information Les scores calculés avec Lucene MISE EN OEUVRE Installation et interface graphique L installation de Luke Présentation de Luke Base de documents et tests L index et les analyseurs Les requêtes Les scores CONCLUSION INDEX BIBLIOGRAPHIE ANNEXES

4 Introduction Cette étude a été réalisée dans le cadre d un travail d étude et de recherche proposé par mon tuteur universitaire Monsieur Gilleron, lors de la première année de master Informatique et Document. Ce travail porte sur un des aspects de la recherche de l information : l utilisation d un moteur de recherche. La recherche de l information consiste à rechercher des informations pertinentes au sein des documents. Elle inclut deux aspects fondamentaux : l indexation des documents et leur interrogation à l aide de requêtes formulées par les utilisateurs. La recherche a très rapidement évolué d un modèle booléen basé sur le système du «vrai ou faux» (renvoi ou non d un résultat) au modèle vectoriel qui consiste à renvoyer un score lié à chaque document basé sur la pertinence. Nous parlerons avec précision de ces principes dans le mémoire. Mon étude a pour but de présenter Lucene, moteur de recherche et d indexation. Il faut savoir qu un moteur de recherche est un logiciel construisant des indices sur le texte et répondant aux requêtes utilisant cet index. Il offre la pertinence, l adaptation, et peut intégrer des sources de données différentes comme le courrier électronique, les pages web, les fichiers et les bases de données. Il exécute des travaux sur les mots et pratique l indexation : convertisseur de documents, extraction du contenu textuel, normalisation du texte. Nous commencerons tout d abord par faire une présentation générale de Lucene en évoquant son évolution ainsi que ses nombreux utilisateurs. La seconde partie sera consacrée aux fonctionnalités essentielles de Lucene. Enfin, un dernier chapitre portera sur l installation du logiciel Lucene, et fera l objet de nombreux tests réalisés avec Luke, une interface de diagnostic et de développement accédant à Lucene. 4

5 1. Présentation générale 1.1 Introduction à Lucene Lucene est un moteur de recherche et d indexation* développé dans le projet Apache. C est un logiciel open source signifiant que son code source est libre et accessible gratuitement. Ce logiciel est une librairie de recherche plein texte et documentaire accompagnée d une API (Application Programming Interface), une interface de programmation par le biais de fonctions. A la base, Lucene est écrit en Java mais il est maintenant disponible pour d autres langages de programmation tels que Python, PHP, Delphi, Perl, C++, C# et Ruby. Lucene peut être utilisé avec de nombreux systèmes, c est une multiplateforme du langage: Windows, Mac OS et Linux où il est plus précisément intégré à Ubuntu, Debian, Redhat. Lucene est capable de traiter de grands volumes de documents grâce à sa puissance et à sa rapidité dues à l indexation. La documentation de Lucene est écrite en anglais. De nombreux tutoriaux sont disponibles afin de mieux comprendre le fonctionnement de Lucene et ses nombreuses classes. Plus d informations sur : Son évolution Depuis son lancement, Lucene a connu une évolution fulgurante et de nombreuses mises à jour ainsi que des améliorations réalisées par la création de plusieurs sous-projets Son histoire Le projet Lucene est crée en 1997 par Doug Cutting, développeur et créateur mais aussi spécialiste des technologies de recherche textuelle chez Xerox puis Apple. Celui-ci l a mis en téléchargement en Mars 2000 sur le site SourceForge.net. Sa toute première version publique 0.01 en Java date de Mars Lucene n a connu que 3 versions sous SourceForge.net. Il est devenu en Septembre 2001 un projet officiel d Apache Jakarta, qui gère des projets de logiciels libres, écrits en langage java. C est en Juin 2002 que sa première version, sous le 5

6 projet Apache Jakarta, voit le jour. Dès lors, sa popularité s accroît, attirant plus de développeurs et d utilisateurs. Le projet se développe réellement après la sortie du livre «Lucene in action» écrit par Erik Hatcher avec la collaboration de Doug Cutting en Décembre A la suite de la publication de cet ouvrage, Lucene compte à son actif 11 versions différentes sur lesquelles ont travaillé une douzaine de développeurs dont les deux auteurs du livre (cf. Lucene in Action d Erik Hatcher). D une version à une autre, les changements, correction de bugs ont été plus ou moins importants, des fonctionnalités nouvelles sont apparues : la seconde version Lucene issue du projet Apache Jakarta en Décembre 2003 étend le type de formats possibles pour l indexation comme Word, PDF, etc. Les versions suivantes font apparaître de nouveaux types de requête, les vecteurs de terme, l optimisation de la classe IndexSearcher, la suppression et le rajout de documents, la pré-analyse des champs et l amélioration des performances de Lucene. D autres changements plus techniques sont apparus, vous pouvez les consulter en allant lire le chapitre 1 de la nouvelle version Lucene in Action. D une version à l autre, les changements, correction de bugs, ont été plus ou moins importants. Le projet Lucene est aujourd hui maintenu par une équipe de développeurs bénévoles dont Erik Hatcher et Doug Cutting, qui continuent d y travailler Les projets rattachés à Lucene Des sous-projets divers sont venus le compléter au fur et à mesure afin d accroître ses fonctionnalités : parmi les plus connus, il y a Nutch, Solr (cf. étude de cas) et Luke qui sera évoqué plus en détail dans la troisième partie. Nutch est un sous-projet de Lucene depuis C est un outil de recherche développé en mode open-source qui utilise sa technologie. Nutch permet de créer un moteur de recherche: crawler*, indexer et interface de recherche sous Tomcat. Solr est également un outil open-source permettant d étendre les fonctionnalités et de simplifier l utilisation de Lucene. Solr peut fournir un service web d indexation des données et de recherche ainsi qu une interface web d administration. 1.3 Ses utilisateurs Des entreprises très diverses s intéressent au moteur de recherche Lucene. Il est utilisé principalement par les bio-informaticiens qui manipulent des banques de séquences biologiques, par les professionnels de la Documentation (cf. étude de cas) et de l Information Scientifique et Technique, et par les développeurs. Par ailleurs, de nombreux groupes tels que Wikipédia ou Eclipse y recourent également pour le moteur de recherche de leur site web Quelques exemples Parmi les utilisateurs de Lucene, on peut citer les entreprises de bioinformatique : EBI (The European Bioinformatics Institute) et SIB (The Swiss Institute of Bioinformatics), les entreprises informatiques tels que Lucid Imagination (une société open-source destinée aux 6

7 développeurs), ou encore le groupe IBM (International Business Machines Corporation), entreprise présente dans les domaines du logiciel et des services informatiques. Ces sociétés l utilisent comme moteur de recherche sur leur site web. Dans la société Sun, on l utilise pour explorer rapidement Open Solaris (projet de système d exploitation libre commandité par Sun). Une page du site d Apache Lucene en dresse la liste des principaux utilisateurs : Etude de cas : Mr Landron Je vous présente un petit questionnaire auquel Mr Landron, assistant qualifié de conservation à la Bibliothèque municipale de Lyon a répondu. Cet entretien s est déroulé par , l entretien en face à face n étant pas possible. Cette étude de cas a été réalisée dans le but d obtenir de plus amples informations sur l utilisation de Lucene dans un cadre bien précis : celui de la documentation. Cet entretien est un bon exemple d utilisation de Lucene, via une interface graphique : SOLR. 1. Quelle profession exercez-vous? Assistant qualifié de conservation 2. Pourquoi utilisez-vous Lucene? Dans quel cadre? Je suis chargé de la mise en ligne de collections numériques de presse ancienne ; nous avons décidé très tôt dans l'élaboration du projet qu'il était indispensable de permettre une recherche plein texte des corpus océrisés*. Les modules de recherche proposés par le dépôt de données que nous utilisions, s'avérant relativement sommaires, nous avons décidé d'externaliser la recherche plein texte au cœur du corpus : un seul logiciel open source répondait vraiment à nos exigences : Lucene, par ailleurs très largement adopté par la communauté open source. 3. A quoi Lucene vous sert-il? Dans le cadre de notre projet, Lucene est utilisé comme moteur d'indexation de notre corpus : toute la partie de recherche dans le corpus est assumée par Lucene : qu'il s'agisse de recherche plein texte, ou d'exploration par mots-clés, de l'accès par le numéro ou la date d'un fascicule, de la clusterisation* d'articles (sur la base des personnes citées), etc. On utilise également les possibilités de "facettage*" de SOLR, l'interface utilisée pour communiquer avec Lucene, notamment utile pour développer des accès comme les nuages de termes*. 7

8 4. Depuis quand vous en servez-vous? Depuis les toutes premières versions de l'application que nous avons développées pour la consultation de nos corpus de presse, en De quelle façon utilisez-vous Lucene (en programmant en Java, par le biais d une interface spécifique, etc )? Nous utilisons Lucene par l'intermédiaire de SOLR, développé dans le cadre des projets APACHE. SOLR est un service web - c'est à dire qu'on accède à ses fonctionnalités en exploitant l'architecture REST, soit le système d'url familier aux usagers d'internet ; pour indexer ou retrouver un document, il suffit d'envoyer au serveur TOMCAT (serveur d'installation de services web) une URL paramétrée : la réponse du serveur se présente alors sous la forme d'un document XML facilement interprétable au cœur d'une application web. 6. A quelles fonctionnalités de Lucene avez-vous recours pour votre travail? Essentiellement l'indexation et la recherche. N'utilisant pas Lucene directement, nous sommes contraints aux restrictions imposées par SOLR. A contrario, SOLR propose ses propres fonctionnalités, comme le facettage, parfois très pratiques. Je ne sais pas si Lucene permet l'exploration (browse) d'un index, la possibilité de parcourir les termes indexés. SOLR, ne le permet pas directement mais en utilisant son système de facettage, on peut pallier à cette lacune. Côté usager, le langage de requête de Lucene est très complet, et parfaitement cohérent avec les exigences des utilisateurs de Google : troncature*, recherche floue, lemmatisation*, etc. 7. Avez-vous eu des difficultés pour vous servir de Lucene? Pas vraiment ; l'utilisation de SOLR exige l'installation d'un serveur TOMCAT, mais la configuration de SOLR ensuite est relativement facile. La communauté d'utilisateurs de SOLR est très active, et on obtient très rapidement une réponse aux questions posées sur la liste de diffusion officielle. Cet entretien est un bon exemple d utilisation de Lucene, via une interface graphique : SOLR. Mr Landron évoque les fonctionnalités supplémentaires de l outil SOLR qui lui ont permis d améliorer son travail. Il nous donne également des précisions sur son application. 8

9 2. Utilisation de Lucene Lucene repose sur quatre packages principaux : indexation, analyse, recherche et résultats. Ses packages contiennent un ensemble de classes spécifiques qui permettent un grand nombre de possibilités. Voici un schéma présentant la structure et l architecture de Lucene, qui sont expliquées point par point dans les parties suivantes. Fig.1 : Architecture et organisation de Lucene 9

10 2.1 Configuration Avant de procéder au téléchargement de Lucene, les utilisateurs doivent impérativement installer JAVA : Sa dernière version connue (Lucene 2.4.1) date de Mars Pour la télécharger, les utilisateurs doivent se rendre sur cette page : Pour plus de détails sur l installation, consulter l annexe Indexation et analyse L index Lucene a recours au package nommé org.apache.lucene.index contenant les classes IndexWriter et IndexReader, reprises un peu plus loin. L index est une structure de données stockée sur le système de fichiers. Les documents de l utilisateur vont être ajoutés à l index, qui comme le rappelle le chapitre contient une série de documents, les termes retenus après l analyse, les champs et les segments. Tout document de Lucene est composé de champs divers : titre, auteur, contenu (contents). Chaque champ contient un nom et une valeur. A l intérieur du champ, on retrouve une séquence de termes. Exemple : title : Nicolas Fouquet Nom du champ valeur du champ Ces champs peuvent être modifiés par l utilisateur qui peut en créer de nouveaux. Des explications supplémentaires sur les champs sont disponibles dans le chapitre La limite de termes contenus dans un champ est de termes. L indexation est très rapide avec Lucene. Par exemple, si je prends le cas de ma base de documents, d une taille de 150Ko composée de 30 documents, l indexation totale s est faite en 500 millisecondes. Lucene est capable de lire un très grand nombre de formats : PDF, Word, HTML, XML et TXT. Au moment de l indexation, il ne traitera uniquement que le contenu textuel des documents. Voici un schéma qui montre comment sont exploités les documents au moment de l indexation. Avant d être indexée, la structure syntaxique et le texte des documents sont analysés (cf. le chapitre 2.2 sur l analyse). De plus, lors de l indexation, il va assigner à chaque document de l index un identifiant unique (Document ID). 10

11 Fig.2 : Architecture d indexation Après la création d un index, il est possible de rajouter ou supprimer des documents avec l instance IndexWriter. Les données de l index sont lues par le biais de la classe IndexReader. Il est stocké dans un répertoire unique. Son emplacement, déterminé par la classe Directory provenant du package org.apache.lucene.store, est situé dans le système de fichiers. L utilisateur aura recours à l implémentation : FSDirectory comme pour la base de documents choisie pour la mise en œuvre (cf. chapitre 3.2). L index est composé de segments, pouvant être considérés comme des sous-index bien qu ils ne soient pas entièrement indépendants. Lucene va assigner à chaque document de l index un identifiant unique (Document ID). Les segments conservent les éléments suivants : Les noms des champs utilisés dans l index, Un dictionnaire des termes : les termes contenus dans chaque champ, La fréquence des termes : numéros de tous les documents contenant ce terme, Proximité des termes : la position de chaque terme, Les documents supprimés. Chaque index est constitué d un ou plusieurs segments qui sont des portions d index. Chaque segment contient un ou plusieurs documents. Chaque document possède un ou plusieurs champs, qui contiennent un ou plusieurs termes. Chaque terme est représenté par un 11

12 nom de champ et une valeur, car chaque champ est une paire nom/valeur. Les valeurs de champ peuvent être stockées, indexées ou analysées (cf. la chapite 3.1.3). Le nombre de segments dans l index est fixé quand l index est totalement construit. Le nombre exact de documents que constitue chaque segment varie d un index à l autre et dépend du nombre de champs contenus dans l index. Si l utilisateur ajoute de nouveaux documents à l index, de nouveaux segments se créent. Plus un index contient de segments, plus il consommera de mémoire et le temps de calcul, lors de la recherche, sera plus important. Une dernière petite remarque : les fichiers de l index contenant les segments ne peuvent être ouvert, ils sont lus par Lucene ce qui nous permet alors de voir ce qu ils contiennent. Si l on prend comme exemple l ouverture de ces fichiers avec l outil Luke, on voit que Luke nous affiche bien les champs, la liste complète des termes indexés, des indications sur les champs (cf. la figure 6 qui montre si les champs sont stockés, indexés ou analysés) L analyse Le package analysis contient les classes les plus importantes de Lucene. Le procédé d analyse est en quelque sorte le processus qui transforme le contenu de la base de documents pour en faire un objet de recherche. Avant l indexation, l analyseur sépare le texte en plusieurs mots, c est ce qu on appelle la tokenization*. Cette phase s effectue dans le but de sélectionner les termes importants et de se séparer de mots inutiles : les stop-words. L analyse est utilisée en deux fois : avant l indexation et durant la recherche dans les documents. Pendant la création de l index, Lucene fait appel à des tokenizers et à des filtres. Il s agit de découper le contenu textuel et de lui appliquer des modifications. Les utilisateurs peuvent eux-mêmes créer leurs propres combinaisons de filtres comme une stop-list : liste de stop-words, qui sont des mots inutiles pour la recherche comme les déterminants, les prépositions, adjectifs et verbes. Le pack analyzer de Lucene met en avant trois analyseurs principaux pour l anglais : SimpleAnalyzer : tous les termes sont mis en minuscule, StopAnalyzer : supprime des mots vides anglais, StandardAnalyzer : met tous les termes en minuscule, supprime plusieurs stop-words anglais, gère les apostrophes (exemple : customer s devient «customer» et «s», deux termes à part). Selon le type de documents utilisé, on a recours à un analyseur spécifique afin de générer les tokens à partir des flux de caractères. Il existe par exemple des analyseurs spécifiques au langage : comme le français, l allemand, chinois, grec, brésilien, etc. (cf. chapitre 3.2.1). La liste des termes retenus pendant l analyse est visible sur la première page de Luke qui a gardé en mémoire le nombre total de termes (cf. figure 5 où l on voit la liste des termes à droite). 12

13 2.3 Recherche : modèles et requêtes Le modèle standard espace vectoriel (the vector space model) est utilisé par le moteur de recherche Lucene. Il a pour but de donner plus d importance aux termes apparaissant souvent (term frequency) dans le document, mais qui sont relativement rares dans l ensemble de la base de documents. Les documents et requêtes sont représentés comme des vecteurs. Si un terme apparaît dans un document, sa valeur dans le vecteur est non-nulle. Le vecteur se présente sous cette formule : V = [w1,w2,.,wn] où w est le poids de chaque terme. La partie suivante donne plus de compréhension sur les calculs du modèle vectoriel en tf-idf (voir le chapitre 2.4). Ces informations proviennent de l ouvrage suivant : Introduction to Information Retrieval écrit par Christopher D. Manning. Néanmoins, on peut constater que le modèle booléen est inclus dans Lucene dans le sens où le document correspond ou ne correspond pas à la requête demandée. C est lui qui attribue la pertinence des documents. Si la requête est bonne, il retourne les scores et un ensemble de documents sinon il retourne «false» c'est-à-dire qu aucun résultat ne s affiche. Lucene permet une multitude de requêtes, qui sont mises en œuvre dans le package org.apache.lucene.search. En voici quelques exemples : Requêtes avec opérateurs booléens Les opérateurs booléens doivent toujours être écris en MAJUSCULE sinon ils seront considérés comme des termes. Les opérateurs booléens admis dans Lucene sont : OR, AND, NOT et +. Dans Lucene, l opérateur par défaut est OR. Cela signifie que le OR s utilise quand il n y a pas d opérateurs booléens entre deux termes. Quelques exemples sont disponibles dans le chapitre 3.2 Les requêtes par terme : l utilisateur doit noter son terme sans guillemets (cf. chapitre 3.2.2) Les requêtes par phrase : pour ce type de recherche, l utilisateur doit noter sa phrase entre guillemets (cf. chapitre 3.2.2) Les requêtes avec joker appelés aussi wildcards. «*» peut remplacer un ou plusieurs caractères dans un terme. «?» ne peut remplacer qu un unique caractère. Elles ne s utilisent pas avec les noms propres et ne peuvent pas être placées en première 13

14 position. Par contre, elles peuvent être employées avec les nombres. Par exemple, pour retrouver une date : si l on tape dans Luke la requête : 1*15, on obtient les résultats 1515,1615, 1715 et 1815). Les recherches floues sont des requêtes qui retournent les termes similairement orthographiés. La mesure de similitude entre deux termes est basée sur la distance de Levenshtein ou distance d édition. Il s agit de calculer le nombre minimal de caractères qu il faut supprimer, ajouter ou remplacer pour passer d une chaîne à une autre. Par exemple, si l on tape : fouet~, 13 termes similaires sont retournés. Le chapitre 3.3 donne plus de précisions sur ces recherches floues. Le chapitre 3.3 nous donne plus de précisions sur ces recherches floues. Recherches de proximité : on recherche les mots situés à une distance donnée l un de l autre. Exemple : «maîtresse Maintenon»~2 renvoie les termes où les mots «maîtresse» et «Maintenon» sont situés à 2 termes l un de l autre. Boosting Queries : ce sont les requêtes permettant de favoriser un terme. Le boost par défaut est de 1,0000. Ce type de requêtes permet aux utilisateurs d augmenter ce degré de priorité d un terme. Exemple : Montespan^3 Maintenon augmente la priorité du terme Montespan de 3 (le boost passe de 1 à 3). Ce procédé fonctionne aussi pour les phrases : «roi Louis»^4 «reine Maintenon» Requêtes par champ : ce type de requête permet une recherche beaucoup plus précise. En effet, pour l index possédant un grand nombre de champs, ces requêtes facilitent la recherche. Un même terme peut faire partie de deux champs différents. Par exemple, si je prends un des documents de ma base, les termes «Marquise» et «Maintenon» font partis des champs : title et contents. Donc, pour affiner et préciser leur recherche, les utilisateurs peuvent préciser le champ. Exemple : title : marquise contents : Maintenon, cette recherche renverra les documents où le titre est marquise et où l on trouve dans le texte le terme Maintenon. Lucene peut gérer les caractères spéciaux : «+, -,!, (), {}, :», lors de votre recherche, il vous suffit de remplacer ces caractères spéciaux par un backslash : \. 14

15 2.4 Scores et réponses Calcul des scores en recherche de l information L objet Hits retourne les résultats de la recherche transmise. Le calcul de scores est propre au modèle vectoriel qui attribue à chaque requête un score de pertinence pour un document. Tf-idf signifie Term frequency inverse document frequency. Petit rappel des différents calculs : Où N est le nombre de documents de la collection et (document frequency) df(t) = nombre de documents dans lequel le terme apparaît Tf (t,d) = nombre d occurrences du terme dans le document Pour un complément d informations sur les calculs, vous pouvez consulter ce site : et vous référer au chapitre : «le modèle vectoriel» Calcul des scores avec Lucene La formule de calcul de score de Lucene s avère être plus compliquée (cf. Lucene in Action chapitre 3.3 sur la compréhension des scores avec Lucene) : score (q, d) = coord (q, d) * querynorm (q) ( tf(t in d) * idf(t) * t.getboost() * norm(t,d) ) Où : tf est la racine carrée du tf usuel soit tf t, d = tf idf t = 1 + log N df + 1 coord (q,d) est le score calculé en fonction du nombre d apparitions de d (document) dans q (query). Ce type de score est issu du modèle booléen et est spécifique à Lucene. querynorm (q) est égal à la somme des carrés du poids de la requête et se calcule de cette façon : 1 w 2 + w 2 + w 2 15

16 t.getboost() = boost attribué au cours de l indexation, par défaut le boost est de 1. Il pourra être modifié par l utilisateur au cours des requêtes évoquées dans le chapitre 2.3 : «les boosting queries». norm (t,d) qui englobe un coefficient d importance des mots, documents et longueur des documents. La combinaison de poids prend la forme de deux triplettes : ddd.qqq (d= document et q = query). La représentation vectorielle de documents selon la notation SMART est ntc.ntc. Cela correspond à : Term frequency Document frequency Normalization n= tf(t,d) t = idf c (cosine) = 1 w²+w²+ Fig.3 : Explication d un résultat à une requête Si l on prend le terme «armée», l outil résultat retourne 5 documents où l on retrouve ce terme. Prenons l exemple d un de ses documents portant l identifiant 9. Le score retourné est de Ce score est calculé à partir d un seul terme, et d un seul champ qui porte un poids. Le poids du champ est égal au score retourné. Pour retrouver le score, les utilisateurs doivent faire ce calcul en utilisant les formules vues précédemment. FieldWeight = tf (t) * idf (t,d) * fieldnorm 16

17 L index a mémorisé la position de chaque terme dans les documents de la base. Luke possède une fonctionnalité permettant de donner la position du terme cherché dans les documents. L exemple ci-dessous reprend le terme «royal», ce tableau indique aux utilisateurs le numéro du document (position dans la liste de documents retournée en résultat), la fréquence (dans ce document, on trouve 3 fois le terme royal) et les positions du terme dans ce document : 46, 201 et 491. Fig.4 : Fonctionnalité de position des termes avec Luke 17

18 3. Mise en œuvre 3.1 Installation et interface graphique Installation de Luke Avant d installer l outil Luke, il vous faut tout d abord vérifier si vous avez à votre disposition Java et JDK (Java Development Kit). Luke fonctionne via la machine virtuelle de Java. Pour installer les dernières versions connues de Java et JDK, vous il vous suffit de vous rendre sur cette page : Une fois Java installée, vous pouvez maintenant télécharger la Lucene Index Toolbox (Luke) sur cette page : Vous avez la possibilité de télécharger plusieurs versions de Luke : une version minimale nommé lukemin jar qui ne possède qu un minimum de fonctionnalités, puis une version plus complète fortement recommandée : lukeall jar Une fois le téléchargement effectué, vous n avez plus qu à cliquer sur le fichier luke, qui s ouvrira via votre machine virtuelle Java. A son ouverture, Luke vous demande d ouvrir un index que vous aurez crée via Lucene demo avec la classe IndexFiles (cf. l annexe 1) ou en passant par un programme Java en utilisant la classe IndexWriter. 18

19 Voici un petit aperçu de l interface graphique de Luke lorsque l utilisateur vient d ouvrir son index : Fig.5 : interface graphique de Luke Présentation de Luke Luke appelé aussi «Lucene Index Toolbox» est un outil de diagnostic et de développement qui est couvert par la licence Apache. Cet outil accède à Lucene et permet d afficher le contenu d un index. C est un outil très pratique quand les utilisateurs ne savent pas programmer en Java. Luke rassemble plusieurs classes spécifiques de Lucene pour la recherche et l analyse. Luke est capable : d attribuer un classement des termes les plus fréquents, d exécuter une recherche (par terme, phrase, wildcards, booléenne, etc.), supprimer des documents de l index ou en rajouter, optimiser l index, calculer le score d une requête avec le tf-idf. 19

20 3.2 Base de documents et tests Les tests sont effectués avec une petite base de trente documents. Ils sont au format.txt et n ont subi aucune conversion. Les logiciels de conversion (par exemple transformation des formats PDF à TXT) tel que «PDF to text converter» renvoient souvent un résultat assez mitigé et brouillon ; j ai donc préféré sélectionner des documents au format texte. La base de documents porte sur le domaine de l Histoire de France. Ces documents sont pour la plupart des biographies historiques provenant du site : rois de France, entourage de Louis XIV et à la révolution française. Un petit extrait de la base de documents est disponible dans l annexe L index et les analyseurs L index de la base de documents décrite au-dessus a été construit avec lucene-demo : pour plus d informations, vous pouvez vous reporter à l annexe 1. Cette version est composée de 4 classes : FileDocument : classe ajoutant des champs au document, IndexFiles : classe principale responsable de la création d index, SearchFiles : classe collaborant avec les classes java IndexSearcher, StandardAnalyzer et QueryParser (recherche, analyse et requêtes), DeleteFiles : classe supprimant des documents. L indexation s est donc effectuée avec la classe IndexFiles. Nous allons voir comment est composé l index de cette base de documents. Il est constitué de fichiers que l on ne peut ouvrir directement. L index de la base est composé initialement de 4 fichiers : _0.cfs : contient des informations diverses sur l index, _0.cfx : les documents y sont stockés, segments.gen (generation number) : contient la génération actuelle de l index, segments_2 : la liste des segments actifs de l index. Avec Luke, les utilisateurs peuvent avoir un aperçu des fichiers composant leur index ; en allant dans l onglet Files, cette page leur indique le nom des fichiers de l index, leur taille et leur fonction. Dans le chapitre 2, nous avons évoqué la construction de l index. Les fichiers ne seront pas les mêmes en fonction de l utilisation de Lucene : utilisation de la classe java IndexWriter ou utilisation de la version démo comme c est le cas ici. 20

21 Pour chaque document à indexer, l index de ma base renvoie 3 champs : path : contient les noms des fichiers ainsi que leur chemin complet, modified : contient la date des dernières modifications liées aux documents, contents : contient le contenu textuel du document. Ce sont les champs standards de Lucene. Contents représente le nom de mon champ, il est obligatoirement accompagné d une valeur. Les champs et termes composant l index sont indiqués dans Luke sur la première page. Les noms des champs sont situés à gauche tandis que la valeur des champs est indiquée à droite. Cette liste contient tous les termes des documents qui ont été tokénizés (cf. la figure.4). Les utilisateurs peuvent tout aussi bien définir leur propre champ en allant dans l onglet Documents. Fig.6 : Création de champs avec l outil Luke Comme vous pouvez le constater, un nouveau champ a été crée : je lui ai donné le nom title et la valeur Nicolas Fouquet. Je demande ensuite à ce que le champ soit indexé et que ses valeurs soient tokénizées. Avant d être rajouté à l index, ces nouvelles données doivent être analysées, il est conseillé d utiliser le standard Analyzer. 21

22 Fig.7 : les fichiers de l index décrits avec l outil Luke Après la création de ce nouveau champ, l utilisateur peut constater que le fichier segment_n où N équivaut au nombre de segments (équivalent au nombre de champs) a augmenté, il est passé à 3. On peut remarquer aussi qu un autre fichier.cfs a été créé, il indique les changements survenus au sein de l index. Luke possède le package complet des analyseurs : voici une illustration montrant les fonctionnalités d analyse de cet outil : choix de l analyseur pour les langues (cf. le chapitre 2.2), les 4 analyseurs de base : SimpleAnalyzer, StopAnalyzer, WhitespaceAnalyzer et StandardAnalyzer qui sont présentés dans le chapitre

23 Les analyseurs présentés sur cette figure servent à la recherche. Fig.8 : l onglet analysis de Lucene index Toolbox Durant cette étude, deux types d analyseurs ont été utilisés : il s agit du FrenchAnalyzer : analyseur de la langue française qui comporte une stop-list, pratique l élision*, stemming*, tokenization, et du StandardAnalyzer qui permet de mettre les termes en minuscules, d enlever les stop-words anglais, etc. C est l analyseur le plus pratique pour la recherche car le FrenchAnalyzer supprime pour certains termes les lettres e, s, i (par exemple, si on tape la requête par terme Louis, le terme qui ressort est Lou) Les types de requêtes Luke permet le même type de syntaxe de requêtes que Lucene. Toutes les indications sur les types de requêtes sont disponibles dans le chapitre

24 Voici maintenant quelques tests de requêtes réalisés avec cet outil : Requêtes booléennes o OR (peut être noté ), il est l opérateur par défaut Exemple : trône OR croix o AND (noté aussi &&) Exemple : Robespierre AND Danton o NOT (noté aussi! ou -) Exemple : Danton NOT Maintenon (les documents peuvent contenir Danton mais pas le terme Maintenon) o + Exemple : +Robespierre (les documents doivent contenir Robespierre et éventuellement le terme Desmoulins) Les opérateurs booléens peuvent être combinés : par exemple, les utilisateurs peuvent écrire : (Danton AND Marat) NOT Maintenon Dans Lucene ainsi qu avec Luke, les requêtes booléennes ont deux sortes de syntaxe : Syntaxe complète peintre AND Mignard Danton OR Maintenon Syntaxe abrégée +peintre +Mignard Danton Maintenon reine AND NOT Louis +reine -Louis Les requêtes par terme Exemple : roi Les requêtes par phrase Exemple : «Tout remonte à La Voisin» Les requêtes avec wildcards o «*» Exemple : roy* retourne les termes suivants : roy, royal, royale, royaliste, royaume, royauté, royaux etc Exemple 2 : gui*ne retourne le terme : guillotine 24

25 o «?» Exemple : tou? donne les termes tour, tous et tout Exemple 2 : re?ne renvoie le terme : reine Recherches floues o Simple Exemple : roue~ renvoie les termes : rue, route, rouet, rouen, robe et roue o Avec paramètre de similarité Exemple : roue~0.8 ne donne que le terme roue car le niveau de similarité demandé est haut. Par contre, si l on demande roue~0.3, une liste de 99 termes est renvoyée car la similarité est basse Le calcul des scores Pour une requête à plusieurs termes, le score obtenu est calculé en faisant la somme des poids de chaque terme. Le poids est calculé de cette façon : QueryWeight Weight FieldWeight QueryWeight = idf * QueryNorm FieldWeight = tf * idf * FieldNorm 25

26 Pour une requête simple par terme, le score n est calculé qu à partir du «QueryWeight» qui est le poids de la requête effectuée. Dans le chapitre 2.4, un rappel sur les calculs de score avec Lucene a été fait. Voici maintenant, quelques petits exemples pour illustrer ces propos : si l on prend la requête «révolution AND roi», on obtient ce type de score. Lucene fait la somme du poids du terme «révolution» et de celui du terme «roi». Ces deux termes font tous les deux partis du champ : contents. «18» correspond à l identifiant unique d un des documents. Fig.9 : Exemple de calcul de score Concernant le terme «roi», Lucene fait ce calcul : Idf = 1 + log (30 / 8) sauf que comme nous l avons vu précédemment, Lucene calcule en log népérien, en base e. Pour retrouver le bon résultat, il vous faut taper 1 + ln (30 / 8) ce qui est bien égal à Tf (t,d) = 5 qui vaut bien Pour la suite des calculs, les utilisateurs n ont qu à appliquer les formules de calculs du chapitre et du début du chapitre

27 Conclusion Avant de débuter ce travail d étude et de recherche, «Lucene» m était complètement inconnu. Par ailleurs, je n avais aucune notion et connaissance du langage de programmation Java. Ces six semaines ont, selon moi, été beaucoup trop courtes pour étudier plus en détail le fonctionnement de Lucene. Assimiler autant de notions sur une période aussi courte a été l épreuve la plus difficile de cette étude. Au début, l installation de Lucene m a posé problème et m a fait perdre une semaine. Je n ai pu me servir de toutes les classes de Lucene car il m a été impossible de programmer en Java. J ai dû recourir à une interface graphique nommée «Luke» pour avoir un aperçu des différentes fonctionnalités de Lucene. Néanmoins, je dois dire que cette étude a été une très bonne expérience personnelle. J ai pu développer et approfondir mes connaissances en recherche de l information et les mettre en pratique. Elle m a permise de travailler en autonomie et de comprendre les principes fondamentaux de la recherche de l information. Ce travail d étude et de recherche m a montré les différentes étapes de la mise en place d un moteur de recherche plein texte. Ce travail de recherche a été une étape importante dans mon cursus et il m aidera dans la suite de mes études, souhaitant m orienter, pour la deuxième année de master, en parcours GIDE. 27

28 Index Indexation : Processus permettant de construire un ensemble d éléments «clés» permettant de caractériser le contenu d un document / retrouver ce document en réponse à une requête Crawler : action d indexer une page Internet, par le biais du robot du moteur de recherche. Lorsqu'un robot crawle votre site, cela signifie qu'il parcoure et indexe votre site. Océriser : transformer automatiquement un fichier contenant l image d un document en fichier texte, grâce à un logiciel OCR. Clusterisation : action consistant à extraire des groupes de documents ( clusters ) à partir d un ensemble de documents non classifiés. Autrement dit, il s agit d une organisation automatique d un ensemble de documents en sous-groupes. Cette opération repose généralement sur un calcul de proximité entre documents. Terme : suite de caractères pertinents pour la recherche Facettage : action qui consiste à regrouper les termes par catégories Troncature : signe qui remplace une ou plusieurs lettres d'un mot. Elle permet de rechercher des termes qui ont une racine identique en substituant un ou plusieurs caractères par un symbole. Ce symbole est généralement un astérisque. C est un synonyme de wildcards. Lemmatisation : analyse lexicale du contenu d'un document regroupant les mots d'une même famille. Chacun des mots d'un contenu se trouve ainsi réduit en une entité appelée lemme. La lemmatisation regroupe les différentes formes que peut revêtir un mot, soit : le nom, le pluriel, le verbe à l'infinitif, etc. Tokenization : découpage des phrases en unité élémentaires appelées tokens en utilisant les espaces et la ponctuation. Ce procédé permet de garder les termes ayant de la pertinence pour la recherche de l information. Elision : suppression d'une voyelle à la fin d'un mot devant une autre voyelle ou un "h" muet. Stemming : choix de normalisation des mots pour en extraire une racine, et regroupant ensuite les variantes du mot. 28

29 Bibliographie Site officiel d Apache Lucene Documentation sur la dernière version de Lucene Créer un moteur de recherche avec Lucene Informations générales, et fonctionnalités de Lucene Extraits du livre : Lucene in action d Erik Hatcher Wiki sur Lucene : Lucene FAQ THOMAS Paul, The Lucene Search Engine : adding search to your applications OWENS Steven J., Lucene Tutorial NABER Daniel, Apache Lucene : Searching the Web and everything else D. MANNING Christopher, RAGHAVAN Prabhakar, SCHUTZE Hinrich, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press,

30 ANNEXES 30

31 Annexe 1 : installation de Lucene Pour Windows NT, 2000 et XP : Il vous suffit ensuite d enregistrer le fichier : lucene tar.gz. Pour les utilisateurs de Windows XP, une fois les fichiers enregistrés sur votre ordinateur, vous devez décompresser ces fichiers à un endroit de votre machine. Vérifiez ensuite que vous avez à votre disposition les fichiers lucene-demos jar et lucene-core jar. Pour procéder à l installation du logiciel, il vous faut créer une CLASSPATH, paramètre passé à une machine virtuelle Java qui définit le chemin d'accès au répertoire où se trouvent les classes et les packages Java afin qu'elle les exécute. Pour cela, allez dans «Panneau de configuration», rendez-vous dans «Système» qui se trouve dans «Performance et maintenance». Dans l onglet «Avancé», vous devez vous rendre dans «Variables d environnement», puis créer une nouvelle variable d utilisateur. Si par exemple, vos fichiers se trouvent sur le disque C :, vous devez indiquer le chemin désiré : C :\lucene\lucene-core jar ;C :\lucene\lucene-demos jar (attention : aucun espace dans le chemin). Fig.1 : Création de la classpath Java pour installer Lucene 31

32 Dans le dossier Lucene, il y a un répertoire src qui contient un autre répertoire démo. C est la racine de toutes les démos de Lucene. Il vous faut ensuite vous rendre dans la fenêtre de commande Windows pour indexer le contenu des fichiers sources puis taper cette ligne de commande : java org.apache.lucene.demo.indexfiles c :\lucene /src Fig.2 : Fenêtre de commande Windows : installation de Lucene Ensuite, à l endroit où vous avez tapé votre ligne de commande, vérifié qu un sousrépertoire nommé «index» a bien été crée, cela signifie que Lucene a été correctement installé et prêt à être utilisé. Pour l installation de Lucene sur d autres systèmes d exploitation tels que Linux, Windows 95,98 et ME, rendez-vous pour plus de précisions sur le site : =9 32

33 Annexe 2 : Extrait de la base de documents Les tests du chapitre 3 ont été réalisés avec une base de documents basée sur des documents portant sur l histoire de France. Ces documents ne sont pas de très grande taille, sont tous au format.txt et structurés de la même manière. Ces documents sont dans le dossier intitulé base_de_doc. En voici un petit aperçu. Le document présenté est un extrait de la biographie de la Marquise de Montespan : 33

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