Espaces intrinsèques des relations entre mots : une exploration multi-échelle.

International audienceDéterminer les liens de co-occurrence entre les mots d'un ensemble de textes nécessite le choix d'un empan, c'est à dire d'un découpage en individus statistiques de plus ou moins grande taille : depuis le simple N-gramme (empan glissant de N mots) jusqu'au texte complet, en passant par le virgulot, la phrase, le paragraphe, etc. Ces liens peuvent donner lieu à diverses catégorisations des mots, selon la "focale" utilisée. Notre étude porte sur un corpus d'articles de presse (3 mois de controverses sur les OGM et les perturbateurs endocriniens) auquel nous appliquons 1) notre procédure Morph d'étiquetage morpho-syntactique, de façon à désambiguer, étiqueter et lemmatiser au mieux la séquence des formes présentes, 2) notre test de validation des liens, par randomisations multiples de la matrice de présence des lemmes étiquetés dans les unités textuelles du niveau choisi, 3) notre procédure de détermination de la dimension intrinsèque de cette matrice, dont découle une estimation du nombre de clusters pertinents pour chaque niveau de granularité de l'analyse. Nos résultats montrent que les niveaux les plus grands détectent les "histoires" dont il est question dans le corpus, ceux de grain intermédiaire détectent en premier lieu les styles, puis les collocations, de degré de figement plus ou moins important. Cette approche 1) généralise celle de l'étiquetage non-supervisé de Schütze et al. (1995), basée sur les N-grammes de mots, 2) détermine l'espace de représentation optimal des mots et des unités de texte choisies, i.e. celui des K* premiers facteurs non-triviaux d'analyse factorielle des correspondances de la matrice (binaire, jusqu'ici), où K* est déterminé par un test de randomisation, adapté à n'importe quelle répartition des effectifs en lignes et en colonnes

Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016, volume 09 : ELTAL

National audienceELTAL is a workshop organized within the JEP-TALN-RECITAL 2016 conference. This workshop brings together papers investigating metdods and applications in NLP applied to language teaching.ELTAL est un atelier organisé au sein de la conférence JEP-TALN-RECITAL 2016 et regroupe des contributions qui étudient les méthodes et les applications en TAL dans le domaine de l'enseignement des langues

Optimisation des interactions au sein d'un réseau de connaissances

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Extraction de motifs dans la rédaction collaborative sur les Wikis

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Reconstruction en sciences sociales : le cas des réseaux de savoirs

Des agents produisant et échangeant des connaissances constituent un système complexe socio-sémantique, dont l’étude représente un défi à la fois théorique, dans la perspective de résoudre un problème de reconstruction en sciences sociales, et pratique, avec des applications permettant aux agents de connaître la dynamique du système dans lequel ils évoluent. Nous montrons que plusieurs aspects significatifs de la structure d’une communauté de savoirs sont principalement produits par la dynamique d’un réseau épistémique où co-évoluent agents et concepts. La structure est principalement décrite par la taxonomie de communautés de savoirs à partir de simples relations entre agents et concepts et de treillis de Galois; nous obtenons une description historique se rapportant à la progression des champs, leur déclin, leur spécialisation ou leurs interactions. Nous micro-fondons ensuite ces phénomènes en exhibant et en estimant empiriquement des processus d’interaction au niveau des agents, en co-évolution avec les concepts au sein du réseau épistémique, qui rendent compte de la morphogenèse et de l’émergence de plusieurs faits stylisés structurels de haut-niveau.Agents producing and exchanging knowledge are forming as a whole a socio-semantic complex system, whose study offers theoretical challenges, with the perspective of solving a reconstruction problem in social sciences, as well as practical challenges, with potential applications enabling agents to know the dynamics of the system they are participating in. We show that several significant aspects of the structure of a knowledge community are primarily produced by the co-evolution between agents and concepts, i.e. the evolution of an epistemic network. We rebuild taxonomies of knowledge communities from low-level observation of relationships between agents and concepts, using Galois lattices; achieving ultimately an historical description (inter alia field progress, decline, specialization, interaction). We then micro-found various stylized facts regarding this particular structure by exhibiting processes at the level of agents accounting for the emergence and morphogenesis of epistemic community structure, assuming that agents and concepts are co-evolving

Contribution à la construction d’ontologies et à la recherche d’information : application au domaine médical

This work aims at providing efficient access to relevant information among the increasing volume of digital data. Towards this end, we studied the benefit from using ontology to support an information retrieval (IR) system.We first described a methodology for constructing ontologies. Thus, we proposed a mixed method which combines natural language processing techniques for extracting knowledge from text and the reuse of existing semantic resources for the conceptualization step. We have also developed a method for aligning terms in English and French in order to enrich terminologically the resulting ontology. The application of our methodology resulted in a bilingual ontology dedicated to Alzheimer’s disease.We then proposed algorithms for supporting ontology-based semantic IR. Thus, we used concepts from ontology for describing documents automatically and for query reformulation. We were particularly interested in: 1) the extraction of concepts from texts, 2) the disambiguation of terms, 3) the vectorial weighting schema adapted to concepts and 4) query expansion. These algorithms have been used to implement a semantic portal about Alzheimer’s disease. Further, because the content of documents are not always fully available, we exploited incomplete information for identifying the concepts, which are relevant for indexing the whole content of documents. Toward this end, we have proposed two classification methods: the first is based on the k nearest neighbors’ algorithm and the second on the explicit semantic analysis. The two methods have been evaluated on large standard collections of biomedical documents within an international challenge.Ce travail vise à permettre un accès efficace à des informations pertinentes malgré le volume croissant des données disponibles au format électronique. Pour cela, nous avons étudié l’apport d’une ontologie au sein d’un système de recherche d'information (RI).Nous avons tout d’abord décrit une méthodologie de construction d’ontologies. Ainsi, nous avons proposé une méthode mixte combinant des techniques de traitement automatique des langues pour extraire des connaissances à partir de textes et la réutilisation de ressources sémantiques existantes pour l’étape de conceptualisation. Nous avons par ailleurs développé une méthode d’alignement de termes français-anglais pour l’enrichissement terminologique de l’ontologie. L’application de notre méthodologie a permis de créer une ontologie bilingue de la maladie d’Alzheimer.Ensuite, nous avons élaboré des algorithmes pour supporter la RI sémantique guidée par une ontologie. Les concepts issus d’une ontologie ont été utilisés pour décrire automatiquement les documents mais aussi pour reformuler les requêtes. Nous nous sommes intéressés à : 1) l’identification de concepts représentatifs dans des corpus, 2) leur désambiguïsation, 3), leur pondération selon le modèle vectoriel, adapté aux concepts et 4) l’expansion de requêtes. Ces propositions ont permis de mettre en œuvre un portail de RI sémantique dédié à la maladie d’Alzheimer. Par ailleurs, le contenu des documents à indexer n’étant pas toujours accessible dans leur ensemble, nous avons exploité des informations incomplètes pour déterminer les concepts pertinents permettant malgré tout de décrire les documents. Pour cela, nous avons proposé deux méthodes de classification de documents issus d’un large corpus, l’une basée sur l’algorithme des k plus proches voisins et l’autre sur l’analyse sémantique explicite. Ces méthodes ont été évaluées sur de larges collections de documents biomédicaux fournies lors d’un challenge international

Interrogation des sources de données hétérogènes : une approche pour l'analyse des requêtes

No english summary availableLe volume des données structurées produites devient de plus en plus considérable. Plusieurs aspects concourent à l’accroissement du volume de données structurées. Au niveau du Web, le Web de données (Linked Data) a permis l’interconnexion de plusieurs jeux de données disponibles créant un gigantesque hub de données. Certaines applications comme l’extraction d’informations produisent des données pour peupler des ontologies. Les capteurs et appareils (ordinateur, smartphone, tablette) connectés produisent de plus en plus de données. Les systèmes d’information d’entreprise sont également affectés. Accéder à une information précise devient de plus en plus difficile. En entreprise, des outils de recherche ont été mis au point pour réduire la charge de travail liée à la recherche d’informations, mais ces outils génèrent toujours des volumes importants. Les interfaces en langage naturel issues du Traitement Automatique des Langues peuvent être mises à contribution pour permettre aux utilisateurs d’exprimer naturellement leurs besoins en informations sans se préoccuper des aspects techniques liés à l’interrogation des données structurées. Les interfaces en langage naturel permettent également d’avoir une réponse concise sans avoir besoin de fouiller d’avantage dans une liste de documents. Cependant actuellement, ces interfaces ne sont pas assez robustes pour être utilisées par le grand public ou pour répondre aux problèmes de l’hétérogénéité ou du volume de données. Nous nous intéressons à la robustesse de ces systèmes du point de vue de l’analyse de la question. La compréhension de la question de l’utilisateur est une étape importante pour retrouver la réponse. Nous proposons trois niveaux d’interprétation pour l’analyse d’une question : domaine abstrait, domaine concret et la relation domaine abstrait/concret. Le domaine abstrait s’intéresse aux données qui sont indépendantes de la nature des jeux de données. Il s’agit principalement des données de mesures. L’interprétation s’appuie sur la logique propre à ces mesures. Le plus souvent cette logique a été bien décrite dans les autres disciplines, mais la manière dont elle se manifeste en langage naturel n’a pas fait l’objet d’une large investigation pour les interfaces en langage naturel basées sur des données structurées. Le domaine concret couvre le domaine métier de l’application. Il s’agit de bien interpréter la logique métier. Pour une base de données, il correspond au niveau applicatif (par opposition à la couche des données). La plupart des interfaces en langage naturel se focalisent principalement sur la couche des données. La relation domaine abstrait/concret s’intéresse aux interprétations qui chevauchent les deux domaines. Du fait de l’importance de l’analyse linguistique, nous avons développé l’infrastructure pour mener cette analyse. L’essentiel des interfaces en langage naturel qui tentent de répondre aux problématiques du Web de données (Linked Data) ont été développées jusqu’ici pour la langue anglaise et allemande. Notre interface tente d’abord de répondre à des questions en françai

Corpus spécialisé pour les étudiants en Langues Modernes

Gracias al desarrollo comunicativo entre países y ciencias, ha surgido la necesidad de ofrecer programas académicos que permitan la comunicación efectiva entre dos idiomas en un lenguaje de especialidad. Hoy en día, en Colombia solo hay dos universidades que ofrecen programas de pregrado en idiomas extranjeros enfocados hacia negocios, una de ellas la Universidad ECCI, que proyecta a sus estudiantes y futuros profesionales como personal competente al comunicarse en otro idioma en el ámbito profesional, capaz de establecer conexiones empresariales e interdisciplinares. Partiendo de los anterior, se hace necesario contar con herramientas que puedan contextualizar al estudiante acerca de los términos de especialidad que normalmente no se encuentran en un diccionario o en un buscador online. Esta monografía hace un breve recuento descriptivo en el proceso de la creación de un corpus lingüístico paralelo con terminología especializada en el campo empresarial, dispuesto para los estudiantes de Lenguas Modernas de últimos semestres, participantes de las clases de francés con objetivos específicos FOS, con fin de brindar una herramienta de búsqueda especializada que permita comparar dos términos en el contexto empresarial francés y el colombiano.Grâce au développement communicatif des pays et des sciences, il est nécessaire de fournir des programes académiques qui favorisent la communication efficace entre deux langues dans un certain code de spécialité. Aujourd’hui en Colombie, il n’y a que deux universités offrant un programe de licence en langues étrangères axées sur des affaires, à savoir, l’Université ECCI qui projette ses étudiants et futurs professionnels en tant que personnel compétent lors de la communication en autre langue dans le domaine professionnel, capable d’établir des connections entrepreneuriales et interdisciplinaires. De ce qui précède, il est nécessaire d’avoir des outils pour contextualiser les étudiants sur les termes de spécialité qui habituellement ne se trouvent pas dans le dictionnaire ou dans un moteur de recherche online. Ce mémoire présent un bref compte-rendu descriptif sur le processus de la mise en oeuvre d’un corpus linguistique parallèle sur la terminologie spécialisée dans les sciences de l’entreprise disponible pour les étudiants en Langues Modernes des derniers semestres des cours de français sur des objectifs spécifiques (FOS), afin de fournir un outil de recherche de spécialité permettant la comparaison des termes dans le contexts de l’entreprise française et colombienne.Contenido Remerciements Résumé Resumen Liste de figures Liste de graphiques Introduction Chapitre 1 : Mise en place de la problématique 1.1 Justification 1.2 Question de la recherche et objectifs 1.2.1 Objectif Général 1.2.2 Objectifs Spécifiques Chapter 2: Cadre de référence 3.1 Cadre théorique ou conceptuel 3.1.1 Corpus 3.1.2 Terminologie 3.1.3 Le Français sur objectifs spécifiques FOS 3.1 Précedents historiques : des origines de la terminologie et premiers travaux Chapitre 3 : Méthodologie 4.1 Type d’étude 4.2 Contexte. 4.2.1 Participants 4.2.2 Rôle du chercheur 4.2.3 Considérations éthiques 4.3 Instruments pour la collecte des données 4.3.1 Description et justification 4.4 Enquête auprès étudiants sur terminologie de spécialité 4.1 Observation aux étudiants en Langues Modernes et rapport d’information terminologique en cours de français sur objectifs spécifiques 4.2 Mise en oeuvre du Corpus terminologique Chapitre 4 : Analyse des données et résultats 5.1.1 Analyse des données 5.1.2 Discussion des résultats Chapitre 5 : Conclusions 6.1 Limitations de l’étude 6.2 Recommandation pour des travaux de recherche futurs RéférencesPregradoProfesional en Lenguas Moderna

Diversité et recommandation : une investigation sur l’apport de la fouille d’opinions pour la distinction d’articles d’opinion dans une controverse médiatique

Les plateformes de consultation d’articles de presse en format numérique comme Google Actualités et Yahoo! Actualités sont devenues de plus en plus populaires pour la recherche et la lecture de l’information journalistique en ligne. Dans le but d’aider les usagers à s’orienter parmi la multitude de sources d’information, ces plateformes intègrent à leurs moteurs de recherche des mécanismes de filtrage automatisés, connus comme systèmes de recommandation. Ceux-ci aident les usagers à retrouver des ressources informationnelles qui correspondent davantage à leurs intérêts et goûts personnels, en prenant comme base des comportements antérieurs, par exemple, l’historique de documents consultés. Cependant, ces systèmes peuvent nuire à la diversité d’idées et de perspectives politiques dans l’environnement informationnel qu’ils créent : la génération de résultats de recherche ou de recommandations excessivement spécialisées, surtout dans le contexte de la presse en ligne, pourrait cacher des idées qui sont importantes dans un débat. Quand l’environnement informationnel est insuffisamment divers, il y a un manque d’opportunité pour produire l’enquête ouverte, le dialogique et le désaccord constructif, ce qui peut résulter dans l’émergence d’opinions extrémistes et la dégradation générale du débat. Les travaux du domaine de l’intelligence artificielle qui tentent de répondre au problème de la diversité dans les systèmes de recommandation d’articles de presse sont confrontés par plusieurs questions, dont la représentation de textes numériques dans le modèle vectoriel à partir d’un ensemble de mots statistiquement discriminants dans ces textes, ainsi que le développement d’une mesure statistique capable de maximiser la différence entre des articles similaires qui sont retournés lors d’un processus de recommandation à un usager. Un courant de recherche propose des systèmes de recommandation basés sur des techniques de fouille d’opinions afin de détecter de manière automatique la différence d’opinions entre des articles de presse qui traitent d’un même thème lors du processus de recommandation. Dans cette approche, la représentation des textes numériques se fait par un ensemble de mots qui peuvent être associés, dans les textes, à l’expression d’opinions, comme les adjectifs et les émotions. Néanmoins, ces techniques s’avèrent moins efficaces pour détecter les différences entre les opinions relatives à un débat public argumenté, puisque l’expression de l’opinion dans les discussions politiques n’est pas nécessairement liée à l’expression de la subjectivité ou des émotions du journaliste. Notre recherche doctorale s’inscrit dans l’objectif de (1) systématiser et de valider une méthodologie de fouille d’opinions permettant d’assister l’identification d’opinions divergentes dans le cadre d’une controverse et (2) d’explorer l’applicabilité de cette méthodologie pour un système de recommandation d’articles de presse. Nous assimilons la controverse à un type de débat d’opinions dans la presse, dont la particularité est la formation de camps explicitement opposés quant à la façon de voir et de comprendre une question d’importance pour la collectivité. Notre recherche apporte des questionnements sur la définition d’opinion dans ce contexte précis et discute la pertinence d’exploiter les théories discursives et énonciatives dans les recherches de fouille d’opinions. Le corpus expérimental est composé par 495 articles d’opinion publiés dans la presse au sujet de la mobilisation étudiante du Québec en 2012 contre la hausse de droits de scolarité annoncée par le gouvernement de Jean Charest. Ils ont été classés dans deux catégories, ETUD et GOUV, en fonction du type d’opinion qu’ils véhiculent. Soit ils sont favorables aux étudiants et à la continuité de la grève soit favorables au gouvernement et critiques envers le mouvement de grève. Sur le plan méthodologique, notre recherche se base sur la démarche proposée par les travaux qui explorent des techniques du champ de la linguistique du corpus dans la fouille d’opinions, ainsi que les concepts de la sémantique interprétative de François Rastier. Elle systématise les étapes de cette démarche, en préconisant la description des textes du corpus, pour relever et interpréter les mots spécifiques qui contrastent les types d’opinions qui devront être classés. Ce travail permet de sélectionner des critères textuels interprétables et descriptifs des phénomènes énonciatifs étudiés dans le corpus qui serviront à représenter les textes numériques dans le format vectoriel. La démarche proposée par ces travaux a été validée avec l’utilisation du corpus de presse constitué pour l’expérimentation. Les résultats démontrent que la sélection de 447 critères textuels par une approche interprétative du corpus est plus performante pour la classification automatique des articles que le choix d’un ensemble de mots dont la sélection ne prend pas en compte de facteurs linguistiques liés au corpus. Notre recherche a également évalué la possibilité d’une application dans les systèmes de recommandation d’articles de presse, en faisant une étude sur l’évolution chronologique du vocabulaire du corpus de l’expérimentation. Nous démontrons que la sélection de critères textuels effectuée au début de la controverse est efficace pour prédire l’opinion des articles qui sont publiés par la suite, suggérant que la démarche de sélection de critères interprétables peut être mise au profit d’un système de recommandation qui propose des articles d’opinion issus d’une controverse médiatique.Web-based reading services such as Google News and Yahoo! News have become increasingly popular with the growth of online news consumption. To help users cope with information overload on these search engines, recommender systems and personalization techniques are utilized. These services help users find content that matches their personal interests and tastes, using their browser history and past behavior as a basis for recommendations. However, recommender systems can limit diversity of thought and the range of political perspectives that circulate within the informational environment. In consequence, relevant ideas and questions may not be seen, debatable assumptions may be taken as facts, and overspecialized recommendations may reinforce confirmation bias, special interests, tribalism, and extremist opinions. When the informational environment is insufficiently diverse, there is a loss of open inquiry, dialogue and constructive disagreement—and, as a result, an overall degradation of public discourse. Studies within the artificial intelligence field that try to solve the diversity problem for news recommender systems are confronted by many questions, including the vector model representation of digital texts and the development of a statistical measure that maximizes the difference between similar articles that are proposed to the user by the recommendation process. Studies based on opinion mining techniques propose to tackle the diversity problem in a different manner, by automatically detecting the difference of perspectives between news articles that are related by content in the recommendation process. In this latter approach, the representation of digital texts in the vector model considers a set of words that are associated with opinion expressions, such as adjectives or emotions. However, those techniques are less effective in detecting differences of opinion in a publicly argued debate, because journalistic opinions are not necessarily linked with the journalist’s subjectivity or emotions. The aims of our research are (1) to systematize and validate an opinion mining method that can classify divergent opinions within a controversial debate in the press and (2) to explore the applicability of this method in a news recommender system. We equate controversy to an opinion debate in the press where at least two camps are explicitly opposed in their understanding of a consequential question in their community. Our research raises questions about how to define opinion in this context and discusses the relevance of using discursive and enunciation theoretical approaches in opinion mining. The corpus of our experiment has 495 opinion articles about the 2012 student protest in Quebec against the raise of tuition fees announced by the Liberal Premier Minister Jean Charest. Articles were classified into two categories, ETUD and GOUV, representing the two types of opinions that dominated the debate: namely, those that favored the students and the continuation of the strike or those that favored the government and criticized the student movement. Methodologically, our research is based on the approach of previous studies that explore techniques from the corpus linguistics field in the context of opinion mining, as well as theoretical concepts of François Rastier’s Interpretative Semantics. Our research systematizes the steps of this approach, advocating for a contrastive and interpretative description of the corpus, with the aim of discovering linguistic features that better describe the types of opinion that are to be classified. This approach allows us to select textual features that are interpretable and compatible with the enunciative phenomena in the corpus that are then used to represent the digital texts in the vector model. The approach of previous works has been validated by our analysis of the corpus. The results show that the selection of 447 textual features by an interpretative approach of the corpus performs better for the automatic classification of the opinion articles than a selection process in which the set of words are not identified by linguistic factors. Our research also evaluated the possibility of applying this approach to the development of a news recommender system, by studying the chronological evolution of the vocabulary in the corpus. We show that the selection of features at the beginning of the controversy effectively predicts the opinion of the articles that are published later, suggesting that the selection of interpretable features can benefit the development of a news recommender system in a controversial debate