Construction automatique d'ontologies à partir de spécifications de bases de données

National audienceLes méthodes classiques de construction automatiques d'ontologies à partir de textes exploitent le texte proprement dit. Nous étendons ces approches en prenant en compte la structure du texte, élément porteur d'information. Pour cela, nous nous basons sur des documents de spécifications de bases de données au format XML, pour lesquels le découpage structurel du texte correspond à une caractérisation sémantique de son contenu. L'idée est de tirer profit à la fois de la structure du texte et du texte rédigé. La méthode proposée consiste à utiliser la sémantique des balises et à caractériser leurs relations pour définir des règles de création de concepts et de relations sémantiques. Un noyau d'ontologie a été ainsi construit automatiquement à l'aide de ces règles, noyau ensuite enrichi par l'exploitation du texte en langage naturel à l'aide de patrons lexico-syntaxiques définis. Règles et patrons ont été implémentés sous Gate

Correction d'ontologies construites à partir de la structure de documents

National audienceLes logiciels de construction d'ontologies à partir de textes réalisent une interprétation fixée a priori du contenu des textes, qu'un expert du domaine ou une ontologie doit vérifier. Or une étude précise des limites des techniques d'analyse des textes permet de guider la correction de l'ontologie apprise en définissant des règles d'aide à la correction. Ces règles attirent l'attention de l'ontographe sur des parties d'ontologie contenant des « anomalies » et tiennent compte du texte d'origine et de l'analyse réalisée pour proposer des corrections. Dans cet article, nous illustrons la notion de règle de correction dans le cas où les connaissances apprises viennent de l'exploitation de structures énumératives parallèles présentes en corpus

Analyses linguistiques et techniques d'alignement pour créer et enrichir une ontologie topographique

National audienceOne of the goals of the GéOnto project is to build an ontology of topographic concepts. This ontology results from the enrichment of a first taxonomy developed beforehand, through the analysis of two types of textual documents: technical database specifications and description of journeys. This work relies on natural language processing and ontology alignment techniques, as well as external knowledge resources such as dictionaries and gazetteers.Dans cet article, nous présentons le projet GéOnto dont un des buts est de construire une ontologie de concepts topographiques. Cette ontologie est réalisée par enrichissement d'une première taxonomie de termes réalisée précédemment, et ce grâce à l'analyse de deux types de documents textuels : des spécifications techniques de bases de données et des récits de voyage. Cet enrichissement s'appuie sur des techniques automatiques de traitement du langage et d'alignement d'ontologies, ainsi que sur des connaissances externes comme des dictionnaires et des bases de toponymes

Modélisation du domaine par une méthode fondée sur l'analyse de corpus (2000)

12 pagesNational audienceLes nombreux travaux actuels sur les ontologies et modèles de domaines, justifiés par la perspective de leur réutilisabilité, proposent très peu de solutions aux problèmes pratiques de recueil et de structuration de ces connaissances. Cet article propose une méthode de construction de modèles de domaine ou d'ontologies, dont l'originalité est de se fonder sur l'analyse de corpus en utilisant ses principes linguistiques et ses logiciels de traitement automatique de la langue. Cette démarche se veut un complément efficace et précis aux méthodes classiques de modélisation du domaine à partir d'expertises individuelles

Vers l'automatisation de la mise à jour des bases de données spatio-temporelles d'aide à la navigation : cas d'une base de données pour la navigation des personnes à mobilité réduite

De nos jours, les systèmes d'aide à la navigation occupent une place de plus en plus importante dans la vie quotidienne. Toutefois, leur potentiel est mal exploité pour le déplacement des personnes à mobilité réduite (PMR). À cet égard, le projet MobiliSIG a vu le jour. Son objectif est de développer une solution d'assistance multimodale mobile selon les principes de la conception cognitive pour la navigation des PMR. Au cœur de cette solution se trouve une base de données d'accessibilité dont l'usage permettra de proposer des itinéraires adaptés aux profils des utilisateurs. Cependant, vu que l'environnement évolue et que certains obstacles ont un caractère spatio-temporel, l'outil développé doit être doté d'un système qui lui permettra de rester continuellement à jour. L'objectif global assigné à notre projet est la conception d'un système automatique de mise à jour (MÀJ) continuelle des données d'accessibilité en temps quasi-réel à partir de données multi-sources hétérogènes. Pour ce faire, tout d'abord, nous avons passé en revue la littérature inhérente aux concepts relatifs à notre problématique. Ensuite, nous avons créé et implémenté une ontologie d'obstacles/facilitateurs sur la base des facteurs environnementaux de la classification PPH afin d'identifier et de bien cibler les données spatio-temporelles d'accessibilité. Par la suite, nous avons déterminé les besoins et fonctionnalités utiles à notre système de MÀJ à travers la présentation et l'analyse des spécifications des données d'accessibilité et de différents scénarios de cas d'utilisations. Finalement, en s'inspirant des concepts fondamentaux des processus ETL et des architectures orientées services, nous avons proposé une solution composée d'une couche d'extraction automatique de multi-sources; une couche de transformation qui répond au besoin du multi-formats; une application web pour les collaborateurs; et un service web de MÀJ chargé des tâches de traitement automatique et en temps quasi-réel de l'information reçue de multi-sources en effectuant l'analyse syntaxique et sémantique, la géolocalisation, le géocodage, la projection du système de référence le cas échéant, la validation et le contrôle d'unicité avant de procéder au chargement. Les résultats des tests et validations du prototype développé ont permis de confirmer l'atteinte de l'objectif de la recherche

Un outil d'assistance pour le design pédagogique : conception et implémentation du système CIAO

Les systèmes auteurs (SA) constituent aujourd'hui des outils vitaux en ce qui a trait aux activités de conception de cours dans le domaine du Design Pédagogique (DP). Ces activités permettent d'élaborer des systèmes tuteurs dotés d'une intelligence permettant d'offrir un cadre d'apprentissage et de formation approprié. Cette activité souffre toutefois d'un manque crucial car les SA actuels ne prennent pas en compte l'utilisation de théories pertinentes auxquelles peut se référer le concepteur. Le concepteur n'est ainsi pas en mesure d'avoir accès à ces théories directement à partir du SA. Face à cela, il devient difficile de garantir l'effet de l'apprentissage, car la structure de cours conçue à l'aide des SA ne peut être correctement validée. C'est pour faire face à ces problèmes et fournir une assistance active durant le processus de DP que le présent projet nommé CIAO a été initié. Il a pour objectif de développer un outil d'assistance active basé sur l'usage d'ontologies de théories du Design Pédagogique. Dans le cadre de ce projet, nous avons axé notre attention sur la mise à la disposition du concepteur en tout temps d'une base de connaissance regroupant les théories de l'instruction, de l'apprentissage et du DP. L'accès à ces théories et au savoir qu'elles contiennent permettra à l'auteur de garantir une structure de cours fiable et efficace. Pour la mise en oeuvre, nous avons utilisé (1) une base de connaissances contenant les théories associées aux activités de Design Pédagogique; Cette base de connaissance permettra au concepteur d'explorer en tout temps les théories qu'elle contient et lui permettra d'obtenir des informations clés pour la réalisation de ses activités de DP; (2) des modèles de structures représentés sous forme de scénarios pédagogiques; Ces scénarios constituent le lien entre notre système CIAO et les SA utilisés par le concepteur. Ils pourront être analysés, validés et modifiés en vue de les rendre compatibles aux normes de construction de cours et principalement aux objectifs et attentes visés par le concepteur. L'outil développé dans le cadre de ce projet permet alors d'intégrer une assistance active basée sur des théories pertinentes du Design Pédagogique. Cette assistance est jusqu'à présent l'élément manquant dans les SA. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Assistance au Design Pédagogique, Système tuteur et ontologies, Systèmes auteurs et assistance aux concepteurs, Conception intelligente par Ontologies

Ontologies, web sémantique et elearning : vers la composition automatique des objets d'apprentissage fondée sur les ontologies et les théories pédagogiques

Un des grands défis de l'apprentissage en ligne est la difficulté de composition des scénarios de formation à partir des objets d'apprentissages sémantiquement référencés pour répondre aux besoins spécifiques de formation. Un tel travail demande l'acquisition des connaissances du domaine qui repose généralement sur des experts humains du domaine et sur un processus d'explicitation de leurs connaissances. Il en est de même pour les principes devant guider la composition des scénarios afin de garantir leur qualité (valeurs pédagogiques). Répondre rapidement à ces besoins d'apprentissage par la proposition d'un contenu approprié ainsi qu'un cheminement d'apprentissage efficace et pédagogiquement valide est une nécessité, tant dans la formation classique en ligne que dans la formation en milieu industriel. L'offre d'une solution permettant d'atteindre un tel objectif contribuerait à une économie de coûts liés à la formation. Ce mémoire rend compte d'un travail visant à proposer une solution novatrice pour générer un contenu sur mesure (selon un besoin précis) et ainsi qu'un parcours pédagogiquement valide de celui-ci. La méthode s'appuie essentiellement sur une ontologie du domaine pour sélectionner les éléments de contenus appropriés (ou objets d'apprentissage) et sur un ensemble de principes pédagogiques explicites pour les structurer. Après un état de l'art conséquent qui met en perspectives l'ensemble des domaines en jeu (elearning, web sémantique et ingénierie ontologique), les standards disponibles dans le domaine du elearning pour la gestion des contenus d'apprentissage, et les problèmes de composition automatique (fondée ou non sur les ontologies) des objets d'apprentissage, une architecture générale de l'approche proposée est présentée, illustrant clairement les éléments qui soutiennent le processus de composition. Ce dernier comporte essentiellement trois (3) étapes : la sélection des ressources pertinentes, leur organisation (par la prise en compte des contraintes de référencement sémantique réalisé à partir de l'ontologie du domaine) et la scénarisation pédagogique qui prend en compte les principes de la théorie pédagogique sélectionnée. Un modèle définissant les opérateurs essentiels est proposé ainsi que des algorithmes qui implémentent les différents services. Un outil a été réalisé et testé avec des contenus d'un cours de programmation en Java.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : elearning, web sémantique, ontologies, objets d'apprentissage, théories pédagogiques, composition automatique des objets d'apprentissage

Contribution à la maintenance des ontologies à partir d'analyses textuelles : extraction de termes et de relations entre termes

Les ontologies sont des nouvelles formes de contrôle intelligent de l'information. Elles présentent un savoir préalable requis pour un traitement systématique de l'information à des fins de navigation, de rappel, de précision, etc. Toutefois, les ontologies sont confrontées de façon continue à un problème d'évolution. Étant donné la complexité des changements à apporter, un processus de maintenance, du moins semi-automatique, s'impose de plus en plus pour faciliter cette tâche et assurer sa fiabilité.\ud L'approche proposée trouve son fondement dans un modèle cognitif décrivant un processus d'extraction de connaissances à partir de textes et de thésaurus. Nous mettons ainsi, les textes au centre du processus d'ingénierie des connaissances et présentons une approche se démarquant des techniques formelles classiques en représentation de connaissances par son indépendance de la langue. Les traitements textuels sont fondés principalement sur un processus de classification supporté par un réseau de neurones (ART 1) et sur l'Indexation Sémantique Latente appliquée sur des classes de termes. Partant de l'hypothèse que l'extraction -de connaissances à partir de textes ne peut se contenter d'un traitement statistique (ni même linguistique) de données textuelles pour accaparer toute leur richesse sémantique, un processus d'extraction de connaissances à partir d'un thésaurus a été conçu afin d'intégrer, le mieux possible, les connaissances du domaine au sein de l'ontologie. Ce processus est fondé principalement sur un calcul d'associations sémantiques entre des Vecteurs Conceptuels. Le modèle proposé représente une chaîne de traitement (ONTOLOGICO) au sein de la plateforme\ud SATIM. Ce modèle vise à assister les experts de domaine dans leur tâche de conceptualisation et de maintenance des ontologies en se basant sur un processus itératif supporté par un ensemble de modules, en particulier, un extracteur de termes, un lemmatiseur, un segmenteur, un classifieur, un module de raffinement sémantique basé sur l'Indexation Sémantique Latente et un identificateur de termes reliés basé sur le calcul de similarité sémantique entre les couples de vecteurs conceptuels. La découverte de relations entre termes pour les besoins d'une conceptualisation de domaine s'avère être le résultat d'une complémentarité de traitements appliqués tant sur des textes de domaine que sur un thésaurus. D'une part, les analyses textuelles fondées principalement sur l'application de l'Indexation Sémantique Latente sur des classes de termes génèrent des relations sémantiques précises. D'autre part, l'extraction de relations sémantiques à partir d'un thésaurus, en se basant sur une représentation par des Vecteurs conceptuels, constitue un choix théorique judicieux et performant. Ce processus joue en effet, un rôle important dans la complétude des relations.\ud Ce projet de recherche se place au coeur des échanges entre terminologie et acquisition de connaissances. Il amène une réflexion sur les divers paliers à envisager dans une telle démarche de modélisation de connaissances textuelles pour des objectifs de maintenance d'une ontologie de domaine. La méthodologie proposée constitue une aide précieuse dans le domaine de la maintenance des ontologies. Elle assiste les terminologues chargés de naviguer à travers de vastes données textuelles pour extraire et normaliser la terminologie et facilite la tâche des ingénieurs en connaissances, chargés de modéliser des domaines. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Maintenance d'ontologie, Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), Indexation Sémantique Latente, Vecteurs Conceptuels, Classification automatique, Réseaux de Neurones