Discussion :

[Yogui]

Bonsoir,

Voici un article que je ne parviens pas à finaliser dans le détail, mais qui me semble suffisamment avancé pour vous le présenter sans trop rougir :
Configurer un moteur de recherche performant à l'aide d'Apache Lucene/Solr et Apache Tomcat (ou tout autre conteneur de servlets)

Apache Lucene est un moteur d'indexation de texte permettant d'effectuer des recherches en langage naturel à l'aide de diverses manipulations automatiques du texte. Le texte indexé est enregistré sous de multiples représentations, de même pour le texte recherché, et les résultats de recherche sont déterminés suite à la comparaison de ces variantes.
Apache Solr étend le principe de Lucene en facilitant l'administration (interface RESTful) et en ajoutant des fonctionnalités : filtres de recherche, manipulation des résultats, etc.
Dans ce tutoriel, vous apprendrez à mettre en place un serveur Tomcat avec plusieurs schémas Solr.

J'ai commencé la rédaction en 2010 avec Solr 1.4. Depuis, les projets Solr et Lucene ont aligné leurs versions : ils en sont maintenant (l'un et l'autre) à la version 3.5 ; la version 3.6 est prévue pour très bientôt et la version suivante sera dans la branche 4.x.
De même, la rédaction a commencé alors que Tomcat 5.5 était encore assez répandu, et la branche 7 n'était pas encore sortie.


N'hésitez pas à laisser vos commentaires à la suite, surtout si vous avez comparé divers moteurs full-text et que vous souhaitez partager votre expérience.

Bonne lecture !

[ok.Idriss]

Bonjour.

Merci pour ce cours qui semble très complet et d'un bon niveau, c'est exactement ce dont j'avais besoin (j’entends de plus en plus parler de Solr sans savoir exactement ce que c'est, bien sûr avec une petite idée mais ...). Je n'ai pas eu le temps de le parcourir en profondeur mais je le ferait dès que j'aurais un peu temps où en cas de besoin.

Merci encore.

Cordialement,
Idriss

[tvibes]

Un travail impressionnant! Merci.

J'aurais une remarque sur le vocabulaire dans le paragraphe I-B ;-)
La traduction de stemming n'est pas lemmatisation mais stemmatisation ou racinisation. Les 2 traitements sont légèrements différents et ce qui est décrit dans le paragraphe I-B-2-b est bien la racinisation des mots (mot -> lexème ou racine ou radical). Et c'est bien ce que Solr effectue comme traitement.

La lemmatisation (mot -> lemme) consiste à ramener un mot à sa forme canonique, c'est à dire la plus petite unité de sens. Ce sera la forme "singulier" pour un nom, la forme infinitive pour un verbe.
Les dictionnaires par exemples recensent tous les lemmes d'une langues.

Voici un exemple qui illustre la différence entre les 2. Prenons 3 mots :
augmenter / augmentez / augmentation

La lemmatisation donne 2 lemmes :
augmenter / augmentation

La racinisation(stemmatisation) donne 1 lexème :
augment

Seule la racinisation permet de rapprocher les 3 mots et est donc plus efficace dans Solr.
Je pense donc qu'il est plus juste d'intituler votre paragraphe "Racinisation" que "Lemmatisation".


Voir la page wikipedia sur la racinisation
http://fr.wikipedia.org/wiki/Racinisation


A noter qu'il est plus difficile de mettre au point en informatique un lemmatiseur qu'un raciniseur car lemmatiser un mot dépend beaucoup de sa fonction grammaticale. Il y a beaucoup de cas où il y a ambiguïté. Ex:
"je marche" => lemme: marcher
"les marches de l'escalier" => lemme: marche

Le raciniseur supprimmera conservera simplement la racine: march

[request]

Bonjour Yogui,

Bravo pour se travaille, c'est complet est fort intéressant.
J’aurais bien aimé avoir lu ton article avant d'attaquer la documentation de Solr, j'aurais gagné du temps.

Dans le chapitre 8 tu dis que le Suggester nécessite un reload, cela ne semble pas se produire dans mon cas avec la dernière version.

Pour ceux qui veulent voir ce que cela peut donner dans un cas réél avec les modules de l'articles: suggestion, facet, highlight et full text le tout en ajax
http://www.jardiland.com/information...he.html#erable

Les performances sont très bonnes. SOLR est un outils mature et intéressant.

[Yogui]

@tvibes : Eh bien pourtant, je me suis renseigné pendant un bon moment et j'ai fait relire spécialement cette partie de l'article. Merci pour avoir relevé cette coquille, c'est corrigé.

@request : ma foi, j'aurais moi aussi avoir eu un cours d'intro un peu plus facile d'approche que le tuto qui était disponible sur le Wiki officiel à l'époque
J'espère que mon article est un élément de réponse à ce problème.

[tvibes]

@Yogui @request Quand j'ai commencé avec Solr j'ai acheté le EBook
Solr 1.4 - Enterprise Search Server
(moins de 30€ il me semble) Il m'a été d'une grande aide.