Guillemets | Expression exacte : pour repérer des mots uniquement lorsqu'ils sont côte à côte dans le texte. Exemple : "machine learning" |
Troncature | Permet de repérer le début d'un mot et toutes ses déclinaisons possibles. Exemple : comput* Cela repérera : computer / computers / computing / ... |
ET/AND | Diminue le nombre de résultats, mais en augmente la pertinence et la précision. Exemple : "machine learning" AND "artificial intelligence" |
OU/OR | Augmente le nombre de résultats, permet de chercher des termes synonymes ou termes apparentés. Exemple : "artificial intelligence" OR IA |
SAUF/NOT | Diminue les résultats en excluant les références contenant un mot précis. Exemple : "deep learning" NOT "machine learning" |
Parenthèses | Pour les énoncés de recherche plus longs, on utilise aussi les parenthèses pour la priorité des opérations. Exemple : python AND ("machine learning" OR "artifical intelligence") |
Les exemples ci-dessus sont en anglais, car la majorité des bases de données dans cette discipline sont en anglais.