Modèles Relationnels Probabilistes et Incertitude de Références: Apprentissage de structure avec algorithmes de partitionnement

We are surrounded by heterogeneous and interdependent data. The i.i.d. assumption has shown its limits in the algorithms considering tabular datasets, containing individuals with same data domain and without mutual influence on each other. Statistical relational learning aims at representing knowledge, reasoning, and learning in multi-relational datasets with uncertainty and lifted probabilistic graphical models offer a solution for generative learning in this context. We study in this thesis a type of directed lifted graphical model, called probabilistic relational models, in the context of reference uncertainty, i.e. where dataset’s individuals can have uncertainty over both their internal attributes description and their external memberships in associations with others, having the particularity of relying on individuals partitioning functions in order to find out general knowledge. We show existing models’ limits for learning in this context and propose extensions allowing to use relational clustering methods, more adequate for the problem, and offering a less constrained representation bias permitting extra knowledge discovery, especially between associations types in the relational data domain.Nous sommes entourés de données hétérogènes et interdépendantes. L’hypothèse i.i.d. a montré ses limites dans les algorithmes considérant des jeux de données tabulaires, constitués d’individus dotés du même domaine de définition et sans influence mutuelle. L’apprentissage relationnel statistique a pour objectif la représentation de connaissances, le raisonnement et l’apprentissage dans des contextes de jeux de données multi relationnels avec incertitude et les modèles graphiques probabilistes de second ordre sont une solution pour l’apprentissage génératif dans ce contexte. Nous étudions dans cette thèse un type de modèles graphiques probabilistes de second ordre dirigés, appelés modèles relationnels probabilistes, dans un contexte d’incertitude de références, c.-à-d. où les individus d’un jeu de données peuvent présenter à la fois une incertitude sur la valeurs de leurs attributs descriptifs, et sur leurs implications dans des associations avec d’autres individus, et ayant la particularité de s’appuyer sur des fonctions de partitionnement des individus pour découvrir des connaissances générales. Nous présentons les limites des modèles existant pour l’apprentissage dans ce contexte et proposons des extensions présentant l’intérêt de pouvoir utiliser des méthodes de partitionnement relationnel, plus adaptées au problème, et proposant un biais de représentation simplifié autorisant la découverte de connaissances supplémentaires, notamment entre les différents types d’association du domaine de définition relationnel

Modèles Relationnels Probabilistes et Incertitude de Références: Apprentissage de structure avec algorithmes de partitionnement

We are surrounded by heterogeneous and interdependent data. The i.i.d. assumption has shown its limits in the algorithms considering tabular datasets, containing individuals with same data domain and without mutual influence on each other. Statistical relational learning aims at representing knowledge, reasoning, and learning in multi-relational datasets with uncertainty and lifted probabilistic graphical models offer a solution for generative learning in this context. We study in this thesis a type of directed lifted graphical model, called probabilistic relational models, in the context of reference uncertainty, i.e. where dataset’s individuals can have uncertainty over both their internal attributes description and their external memberships in associations with others, having the particularity of relying on individuals partitioning functions in order to find out general knowledge. We show existing models’ limits for learning in this context and propose extensions allowing to use relational clustering methods, more adequate for the problem, and offering a less constrained representation bias permitting extra knowledge discovery, especially between associations types in the relational data domain.Nous sommes entourés de données hétérogènes et interdépendantes. L’hypothèse i.i.d. a montré ses limites dans les algorithmes considérant des jeux de données tabulaires, constitués d’individus dotés du même domaine de définition et sans influence mutuelle. L’apprentissage relationnel statistique a pour objectif la représentation de connaissances, le raisonnement et l’apprentissage dans des contextes de jeux de données multi relationnels avec incertitude et les modèles graphiques probabilistes de second ordre sont une solution pour l’apprentissage génératif dans ce contexte. Nous étudions dans cette thèse un type de modèles graphiques probabilistes de second ordre dirigés, appelés modèles relationnels probabilistes, dans un contexte d’incertitude de références, c.-à-d. où les individus d’un jeu de données peuvent présenter à la fois une incertitude sur la valeurs de leurs attributs descriptifs, et sur leurs implications dans des associations avec d’autres individus, et ayant la particularité de s’appuyer sur des fonctions de partitionnement des individus pour découvrir des connaissances générales. Nous présentons les limites des modèles existant pour l’apprentissage dans ce contexte et proposons des extensions présentant l’intérêt de pouvoir utiliser des méthodes de partitionnement relationnel, plus adaptées au problème, et proposant un biais de représentation simplifié autorisant la découverte de connaissances supplémentaires, notamment entre les différents types d’association du domaine de définition relationnel

Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2020

National audienc

Méthodes d'analyse supervisée pour l'interface syntaxe-sémantique: De la réécriture de graphes à l'analyse par transitions

Nowadays, the amount of textual data has become so gigantic, that it is not possible to deal with it manually. In fact, it is now necessary to use Natural Language Processing techniques to extract useful information from these data and understand their underlying meaning. In this thesis, we offer resources, models and methods to allow: (i) the automatic annotation of deep syntactic corpora to extract argument structure that links (verbal) predicates to their arguments (ii) the use of these resources with the help of efficient methods.First, we develop a graph rewriting system and a set of manually-designed rewriting rules to automatically annotate deep syntax in French. Thanks to this approach, two corpora were created: the DeepSequoia, a deep syntactic version of the Séquoia corpus and the DeepFTB, a deep syntactic version of the dependency version of the French Treebank. Next, we extend two transition-based parsers and adapt them to be able to deal with graph structures. We also develop a set of rich linguistic features extracted from various syntactic trees. We think they are useful to bring different kind of topological information to accurately predict predicat-argument structures. Used in an arc-factored second-order parsing model, this set of features gives the first state-of-the-art results on French and outperforms the one established on the DM and PAS corpora for English.Finally, we briefly explore a method to automatically induce the transformation between a tree and a graph. This completes our set of coherent resources and models to automatically analyze the syntax-semantics interface on French and English.Aujourd'hui, le volume de données textuelles disponibles est colossal. Ces données représentent des informations inestimables impossibles à traiter manuellement. De fait, il est essentiel d'utiliser des techniques de Traitement Automatique des Langues pour extraire les informations saillantes et comprendre le sens sous-jacent. Cette thèse s'inscrit dans cette perspective et proposent des ressources, des modèles et des méthodes pour permettre : (i) l'annotation automatique de corpus à l'interface entre la syntaxe et la sémantique afin d'en extraire la structure argumentale (ii) l'exploitation des ressources par des méthodes efficaces. Nous proposons d’abord un système de réécriture de graphes et un ensemble de règles de réécriture manuellement écrites permettant l'annotation automatique de la syntaxe profonde du français. Grâce à cette approche, deux corpus ont vu le jour : le DeepSequoia, version profonde du corpus Séquoia et le DeepFTB, version profonde du French Treebank en dépendances. Ensuite, nous proposons deux extensions d'analyseurs par transitions et les adaptons à l'analyse de graphes. Nous développons aussi un ensemble de traits riches issus d'analyses syntaxiques. L'idée est d'apporter des informations topologiquement variées donnant à nos analyseurs les indices nécessaires pour une prédiction performante de la structure argumentale. Couplé à un analyseur par factorisation d'arcs, cet ensemble de traits permet d'établir l'état de l'art sur le français et de dépasser celui établi pour les corpus DM et PAS sur l'anglais. Enfin, nous explorons succinctement une méthode d'induction pour le passage d'un arbre vers un graphe

Character Networks and Centrality

A character network represents relations between characters from a text; the relations are based on text proximity, shared scenes/events, quoted speech, etc. Our project sketches a theoretical framework for character network analysis, bringing together narratology, both close and distant reading approaches, and social network analysis. It is in line with recent attempts to automatise the extraction of literary social networks (Elson, 2012; Sack, 2013) and other studies stressing the importance of character- systems (Woloch, 2003; Moretti, 2011). The method we use to build the network is direct and simple. First, we extract co-occurrences from a book index, without the need for text analysis. We then describe the narrative roles of the characters, which we deduce from their respective positions in the network, i.e. the discourse. As a case study, we use the autobiographical novel Les Confessions by Jean-Jacques Rousseau. We start by identifying co-occurrences of characters in the book index of our edition (Slatkine, 2012). Subsequently, we compute four types of centrality: degree, closeness, betweenness, eigenvector. We then use these measures to propose a typology of narrative roles for the characters. We show that the two parts of Les Confessions, written years apart, are structured around mirroring central figures that bear similar centrality scores. The first part revolves around the mentor of Rousseau; a figure of openness. The second part centres on a group of schemers, depicting a period of deep paranoia. We also highlight characters with intermediary roles: they provide narrative links between the societies in the life of the author. The method we detail in this complete case study of character network analysis can be applied to any work documented by an index. Un réseau de personnages modélise les relations entre les personnages d'un récit : les relations sont basées sur une forme de proximité dans le texte, l'apparition commune dans des événements, des citations dans des dialogues, etc. Notre travail propose un cadre théorique pour l'analyse des réseaux de personnages, rassemblant narratologie, close et distant reading, et analyse des réseaux sociaux. Ce travail prolonge les tentatives récentes d'automatisation de l'extraction de réseaux sociaux tirés de la littérature (Elson, 2012; Sack, 2013), ainsi que les études portant sur l'importance des systèmes de personnages (Woloch, 2003; Moretti, 2011). La méthode que nous utilisons pour construire le réseau est directe et simple. Nous extrayons les co-occurrences d'un index sans avoir recours à l'analyse textuelle. Nous décrivons les rôles narratifs des personnages en les déduisant de leurs positions relatives dans le réseau, donc du discours. Comme étude de cas, nous avons choisi le roman autobiographique Les Confessions, de Jean- Jacques Rousseau. Nous déduisons les co-occurrences entre personnages de l'index présent dans l'édition Slatkine (Rousseau et al., 2012). Sur le réseau obtenu, nous calculons quatre types de centralité : le degré, la proximité, l'intermédiarité et la centralité par vecteur propre. Nous utilisons ces mesures pour proposer une typologie des rôles narratifs des personnages. Nous montrons que les deux parties des Confessions, écrites à deux époques différentes, sont structurées autour de deux figures centrales, qui obtiennent des mesures de centralité similaires. La première partie est construite autour du mentor de Rousseau, qui a symbolisé une grande ouverture. La seconde partie se focalise sur un groupe de comploteurs, et retrace une période marquée par la paranoïa chez l'auteur. Nous mettons également en évidence des personnages jouant des rôles intermédiaires, et de fait procurant un lien narratif entre les différentes sociétés couvrant la vie de l'auteur. La méthode d'analyse des réseaux de personnages que nous décrivons peut être appliquée à tout texte de fiction comportant un index