Construction et enrichissement automatique d'ontologie à partir de ressources externes

National audienceAutomatic construction of ontologies from text is generally based on retrieving text content. For a much more rich ontology we extend these approaches by taking into account the document structure and some external resources (like thesaurus of indexing terms of near domain). In this paper we describe how these external resources are at first analyzed and then exploited. This method has been applied on a geographical domain and the benefit has been evaluated

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

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

Une approche ontologique pour l'interopérabilité et la composition automatique de services Web : application en astrophysique

Dans le but d’exploiter au mieux les grandes masses de données hétérogènes produites par les instruments scientifiques modernes de l’astrophysique, les scientifiques ont développé le concept d’Observatoire Virtuel (OV). Il s’agit d’une architecture orientée services, qui a pour objectif de faciliter l’identification et l’interopérabilité des données astrophysiques. Malgré le développement et les avancées permises par l’OV dans l’exploitation de ces données, certains objectifs sont partiellement atteints notamment l’interopérabilité, la sélection de services et l’identification de services connexes, etc. Par ailleurs, l’ergonomie des outils à la disposition de l’utilisateur final reste perfectible. De même l’utilisation actuelle des ressources de l’OV, s’appuyant sur des compétences humaines, gagnerait à être automatisée. Les services de données astrophysiques n’étant pas tous inscrits dans l’OV, il serait aussi souhaitable pour permettre une utilisation plus large de ces outils, qu’ils s’appuient également sur des services disponibles en-dehors de l’OV. En vue d’automatiser l’utilisation des ressources en ligne, les sciences de l’information travaillent depuis 2001 à l’élaboration du Web sémantique. Cette évolution apporte au Web des capacités de raisonnement automatiques, basées sur des algorithmes utilisant une nouvelle forme de description des contenus. Cette nouvelle forme de description sémantique se trouve exprimée dans des représentations informatiques appelées ontologies. Malheureusement, les méthodes actuelles d’élaboration du Web sémantique ne sont pas complètement compatibles avec les services OV qui utilisent des modèles de données, des formats et des protocoles d’accès aux services qui s’éloignent de ceux rencontrés habituellement dans les sciences de l’information. Dans ce contexte, cette thèse décrit une méthodologie générique de composition de services sans état, basée sur la description des services par une ontologie dont la définition est proposée dans ce document. Cette ontologie représente aussi bien des services Web que des services non accessibles par le Web. Elle prend en compte certaines spécificités qui peuvent être rencontrées dans les infrastructures de services préexistantes. L’enrichissement de l’ontologie par des concepts issus de domaines d’application spécifiques pour lesquels il n’existe que peu de représentations ontologiques est également pris en compte. La population de cette ontologie, par des services éventuellement éloignés des standards utilisés habituellement dans les sciences de l’information, est aussi traitée. La méthodologie a été appliquée avec succès dans le cadre de l’astrophysique, et a permis de développer une application Web permettant la composition automatique de services utilisable par un public non averti

Contribution à l’amélioration de la recherche d’information par utilisation des méthodes sémantiques: application à la langue arabe

Un système de recherche d’information est un ensemble de programmes et de modules qui sert à interfacer avec l’utilisateur, pour prendre et interpréter une requête, faire la recherche dans l’index et retourner un classement des documents sélectionnés à cet utilisateur. Cependant le plus grand challenge de ce système est qu’il doit faire face au grand volume d’informations multi modales et multilingues disponibles via les bases documentaires ou le web pour trouver celles qui correspondent au mieux aux besoins des utilisateurs. A travers ce travail, nous avons présenté deux contributions. Dans la première nous avons proposé une nouvelle approche pour la reformulation des requêtes dans le contexte de la recherche d’information en arabe. Le principe est donc de représenter la requête par un arbre sémantique pondéré pour mieux identifier le besoin d'information de l'utilisateur, dont les nœuds représentent les concepts (synsets) reliés par des relations sémantiques. La construction de cet arbre est réalisée par la méthode de la Pseudo-Réinjection de la Pertinence combinée à la ressource sémantique du WordNet Arabe. Les résultats expérimentaux montrent une bonne amélioration dans les performances du système de recherche d’information. Dans la deuxième contribution, nous avons aussi proposé une nouvelle approche pour la construction d’une collection de test de recherche d’information arabe. L'approche repose sur la combinaison de la méthode de la stratégie de Pooling utilisant les moteurs de recherches et l’algorithme Naïve-Bayes de classification par l’apprentissage automatique. Pour l’expérimentation nous avons créé une nouvelle collection de test composée d’une base documentaire de 632 documents et de 165 requêtes avec leurs jugements de pertinence sous plusieurs topics. L’expérimentation a également montré l’efficacité du classificateur Bayésien pour la récupération de pertinences des documents, encore plus, il a réalisé des bonnes performances après l’enrichissement sémantique de la base documentaire par le modèle word2vec

Un système de recherche d'information personnalisée basé sur la modélisation multidimensionnelle de l'utilisateur

Depuis l'explosion du Web, la Recherche d'Information (RI) s'est vue étendue et les moteurs de recherche sur le Web ont vu le jour. Les méthodes classiques de la RI, surtout destinées à des recherches textuelles simples, se sont retrouvées face à des documents de différents formats et des contenus riches. L'utilisateur, en réponse à cette avancée, est devenu plus exigeant quant aux résultats retournés par les systèmes de RI. La personnalisation tente de répondre à ces exigences en ayant pour objectif principal l'amélioration des résultats retournés à l'utilisateur en fonction de sa perception et de ses intérêts ainsi que de ses préférences. Le présent travail de thèse se situe à la croisée des différents aspects présentés et couvre cette problématique. Elle a pour objectif principal de proposer des solutions nouvelles et efficaces à cette problématique. Pour atteindre cet objectif, un système de personnalisation de la recherche spatiale et sémantique sur le Web et intégrant la modélisation de l'utilisateur, a été proposé. Ce système comprend deux volets : 1/ la modélisation de l'utilisateur ; 2/ la collaboration implicite des utilisateurs à travers la construction d'un réseau de modèles utilisateurs, construit itérativement lors des différentes recherches effectuées en ligne. Un prototype supportant le système proposé a été développé afin d'expérimenter et d'évaluer l'ensemble de la proposition. Ainsi, nous avons effectué un ensemble d'évaluation, dont les principales sont : a) l'évaluation de la qualité du modèle de l'utilisateur ; b) l'évaluation de l'efficacité de la recherche d'information ; c) l évaluation de l'efficacité de la recherche d'information intégrant les informations spatiales ; d) l'évaluation de la recherche exploitant le réseau d'utilisateurs. Les expérimentations menées montrent une amélioration de la personnalisation des résultats présentés par rapport à ceux obtenus par d'autres moteurs de recherche.The web explosion has led Information Retrieval (IR) to be extended and web search engines emergence. The conventional IR methods, usually intended for simple textual searches, faced new documents types and rich and scalable contents. The users, facing these evolutions, ask more for IR systems search results quality. In this context, the personalization main objective is improving results returned to the end user based sing on its perception and its interests and preferences. This thesis context is concerned with these different aspects. Its main objective is to propose new and effective solutions to the personalization problem. To achieve this goal, a spatial and semantic web personalization system integrating implicit user modeling is proposed. This system has two components: 1/ user modeling; /2 implicit users' collaboration through the construction of a users' models network. A system prototype was developed for the evaluation purpose that contains: a) user model quality evaluation; b) information retrieval quality evaluation; c) information retrieval quality evaluation with the spatial user model data; d) information retrieval quality evaluation with the whole user model data and the users' models network. Experiments showed amelioration in the personalized search results compared to a baseline web search.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

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