Interrogation d'un réseau sémantique de documents : l'intertextualité dans l'accès à l'information juridique

A collection of documents is generally represented as a set of documents but this simple representation does not take into account cross references between documents, which often defines their context of interpretation. This standard document model is less adapted for specific professional uses in specialized domains in which documents are related by many various references and the access tools need to consider this complexity. We propose two models based on formal and relational concept analysis and on semantic web techniques. Applied on documentary objects, these two models represent and query in a unified way documents content descriptors and documents relations.Une collection documentaire est généralement représentée comme un ensemble de documents mais cette modélisation ne permet pas de rendre compte des relations intertextuelles et du contexte d'interprétation d'un document. Le modèle documentaire classique trouve ses limites dans les domaines spécialisés où les besoins d'accès à l'information correspondent à des usages spécifiques et où les documents sont liés par de nombreux types de relations. Ce travail de thèse propose deux modèles permettant de prendre en compte cette complexité des collections documentaire dans les outils d'accès à l'information. Le premier modèle est basée sur l'analyse formelle et relationnelle de concepts, le deuxième est basée sur les technologies du web sémantique. Appliquées sur des objets documentaires ces modèles permettent de représenter et d'interroger de manière unifiée les descripteurs de contenu des documents et les relations intertextuelles qu'ils entretiennent

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Une approche d'ingénierie ontologique pour l'acquisition et l'exploitation des connaissances à partir de documents textuels : vers des objets de connaissances et d'apprentissage

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Accès à l'information biomédicale : vers une approche d'indexation et de recherche d'information conceptuelle basée sur la fusion de ressources termino-ontologiques

La recherche d'information (RI) est une discipline scientifique qui a pour objectif de produire des solutions permettant de sélectionner à partir de corpus d'information celle qui sont dites pertinentes pour un utilisateur ayant exprimé une requête. Dans le contexte applicatif de la RI biomédicale, les corpus concernent différentes sources d'information du domaine : dossiers médicaux de patients, guides de bonnes pratiques médicales, littérature scientifique du domaine médical etc. Les besoins en information peuvent concerner divers profils : des experts médicaux, des patients et leurs familles, des utilisateurs néophytes etc. Plusieurs défis sont liés spécifiquement à la RI biomédicale : la représentation "spécialisée" des documents, basés sur l'usage des ressources terminologiques du domaine, le traitement des synonymes, des acronymes et des abréviations largement pratiquée dans le domaine, l'accès à l'information guidé par le contexte du besoin et des profils des utilisateurs. Nos travaux de thèse s'inscrivent dans le domaine général de la RI biomédicale et traitent des défis de représentation de l'information biomédicale et de son accès. Sur le volet de la représentation de l'information, nous proposons des techniques d'indexation de documents basées sur : 1) la reconnaissance de concepts termino-ontologiques : cette reconnaissance s'apparente à une recherche approximative de concepts pertinents associés à un contenu, vu comme un sac de mots. La technique associée exploite à la fois la similitude structurelle des contenus informationnels des concepts vis-à-vis des documents mais également la similitude du sujet porté par le document et le concept, 2) la désambiguïsation des entrées de concepts reconnus en exploitant la branche liée au sous-domaine principal de la ressource termino-ontologique, 3) l'exploitation de différentes ressources termino-ontologiques dans le but de couvrir au mieux la sémantique du contenu documentaire. Sur le volet de l'accès à l'information, nous proposons des techniques d'appariement basées sur l'expansion combinée de requêtes et des documents guidées par le contexte du besoin en information d'une part et des contenus documentaires d'autre part. Notre analyse porte essentiellement sur l'étude de l'impact des différents paramètres d'expansion sur l'efficacité de la recherche : distribution des concepts dans les ressources ontologiques, modèle de fusion des concepts, modèle de pondération des concepts, etc. L'ensemble de nos contributions, en termes de techniques d'indexation et d'accès à l'information ont fait l'objet d'évaluation expérimentale sur des collections de test dédiées à la recherche d'information médicale, soit du point de vue de la tâche telles que TREC Medical track, CLEF Image, Medical case ou des collections de test telles que TREC Genomics.Information Retrieval (IR) is a scientific field aiming at providing solutions to select relevant information from a corpus of documents in order to answer the user information need. In the context of biomedical IR, there are different sources of information: patient records, guidelines, scientific literature, etc. In addition, the information needs may concern different profiles : medical experts, patients and their families, and other users ... Many challenges are specifically related to the biomedical IR : the document representation, the usage of terminologies with synonyms, acronyms, abbreviations as well as the access to the information guided by the context of information need and the user profiles. Our work is most related to the biomedical IR and deals with the challenges of the representation of biomedical information and the access to this rich source of information in the biomedical domain.Concerning the representation of biomedical information, we propose techniques and approaches to indexing documents based on: 1) recognizing and extracting concepts from terminologies : the method of concept extraction is basically based on an approximate lookup of candidate concepts that could be useful to index the document. This technique expoits two sources of evidence : (a) the content-based similarity between concepts and documents and (b) the semantic similarity between them. 2) disambiguating entry terms denoting concepts by exploiting the polyhierarchical structure of a medical thesaurus (MeSH - Medical Subject Headings). More specifically, the domains of each concept are exploited to compute the semantic similarity between ambiguous terms in documents. The most appropriate domain is detected and associated to each term denoting a particular concept. 3) exploiting different termino-ontological resources in an attempt to better cover the semantics of document contents. Concerning the information access, we propose a document-query matching method based on the combination of document and query expansion techniques. Such a combination is guided by the context of information need on one hand and the semantic context in the document on the other hand. Our analysis is essentially based on the study of factors related to document and query expansion that could have an impact on the IR performance: distribution of concepts in termino-ontological resources, fusion techniques for concept extraction issued from multiple terminologies, concept weighting models, etc

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Utilisation des citations pour le résumé automatique de la contribution d'articles scientifiques

Cette thèse cherche à construire des outils pour la communauté scientifique. Une des tâches d'un chercheur est la lecture d'articles scientifiques, que ce soit pour les comparer, pour identifier de nouveaux problèmes, pour situer son travail dans la littérature courante ou pour définir des propositions de recherche. Nous avons appliqué, combiné et modifié des techniques de résumé automatique pour la littérature scientifique. L'idée est de construire le résumé à partir de l'information que d'autres chercheurs ont retenue d'un l'article de référence. Plus particulièrement, le texte des citations vers l'article de référence est utilisé pour constituer la base du résumé. Ce résumé est donc construit à partir de l'analyse de plusieurs autres qui le citent. Une citation est un élément qu'un autre auteur (ou le même) a retenu en lisant l'article. À l'intérieur d'une citation, il y a une description des liens entre plusieurs articles. Cette information n'étant pas disponible lors de l'écriture de l'article, cela lui ajoute un niveau d'interprétation et nous donne un indice sur l'apport de l'article à la communauté scientifique. Pour construire le résumé d'un article, nous trouvons tous les articles qui lui font référence à l'aide d'une base de données RDF construite à partir des données de l'ACL Anthology Network. Ensuite, les citations sont extraites et classées selon leur contexte rhétorique. Afin de construire le résumé à l'aide de l'information trouvée, une technique basée sur la Maximal Marginal Relevance choisit certaines phrases parmi les citations en évitant la redondance. Finalement, le résumé est amélioré à l'aide d'extraits du texte original.The goals of this thesis are to build and improve tools for the scientific community. One of the tasks of a researcher is to read scientific papers, in order to compare them, identify new problems, place the work within the current literature or define new research proposals. We applied, combined and modified techniques of automatic summarization for the scientific literature. The underlying idea is to build the summary from the information that other researchers retained from a given paper called a reference paper. More particularly, the text of citations towards the reference paper is used for the base of the summary. The summary of the reference paper will thus be built from the analysis from several others who quote it. A citation is an element which another author (or the same) remembered from reading the paper. Inside a citation, there is a description of the links between several papers. This information was not available when writing the original paper, it thus adds a level of interpretation to the paper. It gives an indication of the contribution of the paper to the scientific community. The set of citations reflects the opinion of the scientific community (community insight). To build the summary of a paper, we find papers which reference to it. For this, we use a RDF database built from the data from the ACL Anthology Network. Then citations are extracted and classified according to their rhetorical context. To build the summary, we use a Maximal Marginal Relevance based technique to choose sentences among citations while avoiding the redundancy. Finally, the summary is improved by adding extracts from the original text

Détection et classification non supervisées de relations sémantiques dans des articles scientifiques

International audienceDans cet article, nous abordons une tâche encore peu explorée, consistant à extraire automatiquement l'état de l'art d'un domaine scientifique à partir de l'analyse d'articles de ce domaine. Nous la ramenons à deux sous-tâches élémentaires : l'identification de concepts et la reconnaissance de relations entre ces concepts. Une extraction terminologique permet d'identifier les concepts candidats, qui sont ensuite alignés à des ressources externes. Dans un deuxième temps, nous cherchons à reconnaître et classifier automatiquement les relations sémantiques entre concepts de manière non-supervisée, en nous appuyant sur différentes techniques de clustering et de biclustering. Nous mettons en oeuvre ces deux étapes dans un corpus extrait de l'archive de l'ACL Anthology. Une analyse manuelle nous a permis de proposer une typologie des relations sémantiques, et de classifier un échantillon d'instances de relations. Les premières évaluations suggèrent l'intérêt du biclustering pour détecter de nouveaux types de relations dans le corpus. ABSTRACT Unsupervised Classification of Semantic Relations in Scientific Papers In this article, we tackle the yet unexplored task of automatically building the "state of the art" of a scientific domain from a corpus of research papers. This task is defined as a sequence of two basic steps : finding concepts and recognizing the relations between them. First, candidate concepts are identified using terminology extraction, and subsequently linked to external resources. Second, semantic relations between entities are categorized with different clustring and biclustering algorithms. Experiences were carried out on the ACL Anthology Corpus. Results are evaluated against a hand-crafted typology of semantic relations and manually categorized examples. The first results indicate that biclustering techniques may indeed be useful for detecting new types of relations. MOTS-CLÉS : analyse de la littérature scientifique, extraction de relations, clustering, biclustering

TOTh 2011 Proceedings - Terminology & Ontology: Theories and applications

International audienceAvant-proposLa Terminologie est un domaine scientifique par nature pluridisciplinaire. Elle puise, entre autres, à la linguistique, la théorie de la connaissance, la logique. Pour que cette diversité soit une richesse, il faut lui offrir un cadre approprié au sein duquel elle puisse s’exprimer et s’épanouir : c’est une des raisons d’être des Conférences TOTh. Dans ce contexte, la formation et la transmission des connaissances jouent un rôle essentiel. La Formation TOTh, programmée sur un jour et demi précédant la conférence, se déroule depuis 2011 sur deux années consécutives dédiées pour l’une à la dimension linguistique et pour l’autre à la dimension conceptuelle de la terminologie, deux dimensions intimement liées. La Disputatio, introduite à partir de cette année, renoue avec une forme d’enseignement et de recherche héritée de la scolastique. Elle vise, à travers une lecture commentée effectuée par un membre du comité scientifique, à donner accès à des textes jugés fondateurs de notre domaine, trop souvent oubliés voire ignorés.La cinquième édition des Conférences TOTh a également été l’occasion de mettre en place un Prix « Jeune chercheur ». Décerné par le comité scientifique lors de la conférence, il récompense le travail soumis à TOTh d’un de nos jeunes collègues. Notre collègue Michele Prandi, professeur à l’Università degli Studi di Genova, a ouvert la Conférence TOTh 2011 par un exposé passionnant sur : « Signes, signifiés, concepts : pour un tournant philosophique en linguistique ». Le ton était donné.Ont suivi douze communications (hors conférence d’ouverture et disputatio) réparties sur deux jours en six sessions animées par différents présidents. Elles ont permis d’aborder en profondeur – chaque intervention dure au minimum 45 minutes – de nombreux sujets tant théoriques que pratiques rappelant qu’il ne peut y avoir de terminologie sans langue de spécialité ni savoir spécialisé.Les douze communications, équitablement réparties sur les deux langues officielles de la conférence et provenant de sept pays différents, confirment l’audience internationale acquise aujourd’hui par TOTh.Avant de vous souhaiter bonne lecture de ces actes, j’aimerais terminer en remerciant tous les participants de TOTh 2011 pour la richesse des débats et des moments partagés. Christophe RochePrésident du comité scientifiqu

De nouveaux facteurs pour l'exploitation de la sémantique d'un texte en recherche d'information

Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le contexte de la recherche d'information. Plus précisément, nous proposons de nouveaux facteurs " centralité, fréquence conceptuelle" permettant à notre sens, de mieux caractériser la dimension sémantique du contenu des textes, allant au-delà des méthodes d'indexation classiques basées exclusivement sur les statistiques. Ces facteurs devraient tirer parti de l'identification de différents types de relations telles que -est-une partie-de, liés à, synonymie, domaine, etc.- qui existent entre les mots d'un texte. L'approche que nous avons proposée pour calculer la valeur de nos facteurs est bâtie en trois étapes : (1) Extraction des concepts issus de WordNet1 associés aux termes du document puis désambigüisation de leurs sens, (2) Regroupement des concepts pour former des clusters de concepts (Ces étapes construisent la vue sémantique des documents), (3) A l'intérieur de chaque cluster, chaque terme possède un degré de " centralité ", fonction du nombre de mots du cluster avec lequel il est en relation directe, et une " fréquence conceptuelle " estimée par la somme des fréquences de ces mots. D'une part, nous menons une étude sur des méthodes potentielles basées sur les facteurs proposés pour extraire des vues sémantiques du contenu des textes. L'objectif est de construire des structures de graphes/hiérarchies offrant une vue du contenu sémantique des documents. Ensuite, ces vues seront élaborées à partir de nos nouveaux facteurs, mais aussi de l'utilisation des fréquences d'occurrence, et de la prise en compte de l'importance des mots (en particulier en terme de leur spécificité). Le poids relatif des vues partielles, la fréquence et la spécificité de leurs composants sont d'autant des indications qui devraient permettre d'identifier et de construire des sous-ensembles hiérarchisés de mots (présents dans le texte ou sémantiquement associés à des mots du texte), et de refléter les concepts présents dans le contenu du texte. L'obtention d'une meilleure représentation du contenu sémantique des textes aidera à mieux retrouver les textes pertinents pour une requête donnée, et à donner une vue synthétisée du contenu des textes proposés à l'utilisateur en réponse à sa requête. D'autre part, nous proposons une technique de désambiguïsation du concept basée sur la centralité. En fait, le sens d'un terme est ambigu, il dépend de son contexte d'emploi. Dans notre proposition, nous utilisons l'ontologie de WordNet, qui est précise dans la couverture des sens de termes, où un terme peut être attaché à plusieurs concepts. La méthode proposée consiste à trouver le meilleur concept WordNet permettant de représenter le sens du terme désigné par le texte. Le concept choisi est celui qui a un maximum de relations avec les termes du document, autrement dit, celui qui a une valeur maximale de centralité. L'utilisation d'une méthode de désambiguïsation est une étape inévitable dans une indexation conceptuelle, elle permet de mieux représenter le contenu sémantique d'un document. Enfin, nous utilisons nos facteurs dans le cadre de Recherche d'Information comme de nouveaux facteurs pour mesurer la pertinence d'un document vis-à-vis d'une requête (tâche de RI ad-hoc). L'utilisation de nos facteurs sémantiques est intéressante dans la RI, où nous estimons un degré de relativité entre les termes d'une requête et ceux d'un document indépendamment de leur présence dans ce dernier. Dans ce cadre, nous avons proposé une nouvelle fonction de pondération basée sur la centralité, ainsi que nous avons intégré les nouveaux facteurs à des fonctions connues. Dans les différentes expérimentations menées, nous avons montré que l'intégration de nos facteurs sémantiques ramène une amélioration au niveau de précision dans un moteur de recherche d'information. Tâche prometteuse pour une recherche plus ciblée et plus efficace.The work presented in this paper are in the context of information retrieval. Specifically, we propose new factors "centrality frequebcy conceptual" to our senses, to better characterize the semantic dimension of the text content, going beyond traditional indexing methods based solely on statistics. Theses factors should benefit from the identification of different typesif relationships sich as is-part-of, relating to, synonymy, domain, etc. -between tha words of text