Actes du 17ème séminaire sur le raisonnement à partir de Cas, Paris (29--30 juin)

Actes du séminaire RàPC 2009

Automated case creation and management for diagnostic CBR systems

With the rapid development of case-based reasoning (CBR) techniques such as case retrieval and case adaptation, CBR has been widely applied to various real-world applications. A successful case-based reasoning system requires a high-quality case base, which provides rich and efficient solutions for solving real-world problems. How to automatically create and manage such a case base is a vital but unsolved problem. This paper tackles this important problem. We proposed a methodology for creating cases from readily available large-sized databases, which were collected in the routine operations. Building on techniques from case-based reasoning and natural language processing, we present a methodology for automatically creating cases at the initial stage of a CBR system development. After the detailed description of the methodology, we introduce a case study for validating the usefulness of the methodology. The experimental results show that the proposed methodology significantly reduces the human effort required for authoring cases, and we are able to automatically create the high-quality cases for diagnostic CBR systems from historic maintenance and operational data at the initial stage of system development.Avec l'\ue9volution rapide des techniques de raisonnement par cas telles que l'extraction de cas et l'adaptation de cas, le raisonnement par cas a \ue9t\ue9 appliqu\ue9 \ue0 grande \ue9chelle, \ue0 diff\ue9rentes applications du monde r\ue9el. Pour qu'un syst\ue8me de raisonnement par cas soit efficace, il faut une base de cas de haute qualit\ue9, qui fournisse des solutions riches et efficaces pour la r\ue9solution de probl\ue8mes du monde r\ue9el. Un probl\ue8me critique, mais encore non r\ue9solu, consiste \ue0 savoir comment cr\ue9er et g\ue9rer automatiquement une telle base de cas. Cet article s'attaque \ue0 cet important probl\ue8me. Nous avons propos\ue9 une m\ue9thodologie pour la cr\ue9ation de cas \ue0 partir de bases de donn\ue9es de grande taille et facilement accessibles, qui ont \ue9t\ue9 aliment\ue9es lors d'op\ue9rations courantes. En tirant parti des techniques issues du raisonnement par cas et du traitement des langues naturelles, nous pr\ue9sentons une m\ue9thodologie qui permettra de cr\ue9er automatiquement des cas au stade initial de la mise au point d'un syst\ue8me de raisonnement par cas. Apr\ue8s la description d\ue9taill\ue9e de la m\ue9thodologie, nous pr\ue9sentons une \ue9tude de cas servant \ue0 valider l'utilit\ue9 de la m\ue9thodologie. Les r\ue9sultats de l'exp\ue9rience indiquent que la m\ue9thodologie propos\ue9e r\ue9duit consid\ue9rablement l'effort humain requis pour la cr\ue9ation de cas; nous avons \ue9t\ue9 en mesure de cr\ue9er automatiquement les cas de haute qualit\ue9 n\ue9cessaires aux syst\ue8mes de diagnostic faisant appel au raisonnement par cas, \ue0 partir de donn\ue9es de maintenance historiques et de donn\ue9es op\ue9rationnelles au stade initial de la mise au point du syst\ue8me.NRC publication: Ye