Indexation de documents Web à l'aide d'ontologies

RÉSUMÉ Le Web n’existe que depuis moins de vingt ans. Pourtant, sa portée mondiale lui permet d’être la principale source d’information pour des besoins variés, allant de la recherche scientifique à la recherche d’un bon restaurant vietnamien. Les moteurs de recherche tels Yahoo, Bing et Google raffinent sans cesse leurs algorithmes afin de fournir les meilleurs résultats pour chaque requête des utilisateurs. La plupart des moteurs de recherche se basent sur des algorithmes d’indexation basés sur la présence ou non de mots-clés correspondant à la requête de l’utilisateur. Le présent mémoire présente différentes expériences pour l’indexation de documents Web à l’aide d’ontologies, des graphes orientés constitués d’entités et de relations propres au domaine du Web Sémantique. Ce mémoire présente ensuite une expérience visant à comparer la qualité des résultats aux requêtes d’information à celle d’une technique d’indexation classique. Ce mémoire se conclut avec les résultats de l’expérience ainsi que des perspectives d’amélioration pour l’indexation par ontologies. ----------ABSTRACT The Web has existed for less than twenty years. Yet, it can be considered as one of the most important sources of information for the most varied of subjects, ranging from scientific research to the location of Vietnamese restaurants. Search engines such as Yahoo, Bing and Google improve regularly their algorithms in order to produce the best results for every possible query made by its users. Most popular search engines use indexing algorithms based on the presence (or not) of keywords corresponding to the query. This master’s thesis presents the experiences that have been made around the world for indexing Web documents with ontologies, which are directed graphs linking entities with relations that are widely used in the domain of Semantic Web. This document then presents an experience that attempts to demonstrate that an ontology-based indexing brings higher quality search results over a classic keyword-based indexing. This master’s thesis concludes with the results of the experience and potential improvements for ontology-based indexing

Contributions à la recherche d'information dans des systèmes distribués, ouverts, intégrant des participants autonomes

Les travaux que nous présentons sont relatifs à la problématique de la recherche d'information dans des systèmes dont les traits caractéristiques sont la distribution à très large échelle, l'ouverture, et l'autonomie des participants. Nous nous sommes plus particulièrement intéressé à des solutions facilitant l'intégration des participants et s'adaptant dynamiquement à leurs attentes. Nos travaux s'articulent au tour de trois axes : la définition d'une architecture distribuée, l'allocation de requêtes, et le traitement de l'hétérogénéité sémantique. Nous avons d'abord proposé une architecture totalement distribuée organisée en communautés thématiques. Cette vision sémantique de l'organisation, combinée à une politique qui consiste à s'appuyer non seulement sur les ressource des participants, mais aussi sur leurs compétences, permet de router les requêtes et les réponses dans le système en évitant de maintenir d'un index général tel que pratiqué par les moteurs de recherche. Un système ainsi distribué pose rapidement le problème de l'allocation des requêtes. En effet, tous les fournisseurs d'information ne disposent pas de ressources leur permettant de traiter le très grand nombre de requêtes émises. Laisser les participants choisir les requêtes qu'ils traitent répond aux attentes des fournisseurs. Cependant, cela entraine que certaines requêtes ne sont pas traitées pour des raisons individuelles, ce qui ne correspond pas au comportement qu'attendent les utilisateurs. Nous avons donc exploré la piste consistant à tenir compte des intentions des participants tout en allouant autoritairement les requêtes si nécessaire. Nous avons d'abord proposé une médiation flexible utilisant des aspects monétaires. Puis, nous avons mené une étude concernant la satisfaction des participants où nous avons dégagé un certain nombre de notions : satisfaction, satisfaction par rapport au système d'allocation, adéquation d'un participant par rapport au système, adéquation du système par rapport à un participant, etc. Nous avons alors proposé une deuxième technique d'allocation, SbQA, directement basée sur la notion de satisfaction. Enfin, de par leur nature, les systèmes distribués ouverts intègrent des participants provenant d'horizons différents ce qui est propice à l'hétérogénéité sémantique. Dans le cadre de la recherche d'information et des vecteurs sémantiques, nous avons proposé une méthode qui utilise non seulement les alignements entre ontologies mais aussi un mécanisme «d'explication» et «d'interprétation» pour améliorer l'interopérabilité sémantique

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

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Multilinguisation d'ontologies dans le cadre de la recherche d'information translingue dans des collections d'images accompagnées de textes spontanés

Le Web est une source proliférante d'objets multimédia, décrits dans différentes langues natu- relles. Afin d'utiliser les techniques du Web sémantique pour la recherche de tels objets (images, vidéos, etc.), nous proposons une méthode d'extraction de contenu dans des collections de textes multilingues, paramétrée par une ou plusieurs ontologies. Le processus d'extraction est utilisé pour indexer les objets multimédia à partir de leur contenu textuel, ainsi que pour construire des requêtes formelles à partir d'énoncés spontanés. Il est basé sur une annotation interlingue des textes, conservant les ambiguïtés de segmentation et la polysémie dans des graphes. Cette première étape permet l'utilisation de processus de désambiguïsation factorisés au niveau d'un lexique pivot (de lexèmes interlingues). Le passage d'une ontologie en paramètre du système se fait en l'alignant de façon automatique avec le lexique interlingue. Il est ainsi possible d'utiliser des ontologies qui n'ont pas été conçues pour une utilisation multilingue, et aussi d'ajouter ou d'étendre l'ensemble des langues et leurs couvertures lexicales sans modifier les ontologies. Un démonstrateur pour la recherche multilingue d'images, développé pour le projet ANR OMNIA, a permis de concrétiser les approches proposées. Le passage à l'échelle et la qualité des annotations produites ont ainsi pu être évalués.The World Wide Web is a proliferating source of multimedia objects described using various natural languages. In order to use semantic Web techniques for retrieval of such objects (images, videos, etc.), we propose a content extraction method in multilingual text collections, using one or several ontologies as parameters. The content extraction process is used on the one hand to index multimedia objects using their textual content, and on the other to build formal requests from spontaneous user requests. The process is based on an interlingual annotation of texts, keeping ambiguities (polysemy and segmentation) in graphs. This first step allows using common desambiguation processes at th elevel of a pivot langage (interlingual lexemes). Passing an ontology as a parameter of the system is done by aligning automatically its elements with the interlingual lexemes of the pivot language. It is thus possible to use ontologies that have not been built for a specific use in a multilingual context, and to extend the set of languages and their lexical coverages without modifying the ontologies. A demonstration software for multilingual image retrieval has been built with the proposed approach in the framework of the OMNIA ANR project, allowing to implement the proposed approaches. It has thus been possible to evaluate the scalability and quality of annotations produiced during the retrieval process.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

L’impact de la prise en charge des couches sémantiques sur la recherche d'information touristique : Cas des établissements et services touristiques digitalisés au Maroc

Tourism is an economic and a wealth-creating pillar that involves several volatile actors that are rich in dynamic, complex and heterogeneous information (Benckendorff et al., 2019). Therein, the continuous increase in the volume of information available on tourism offerings on the web has made user decision making a crucial task. As a result, the use of personalized and intelligent recommendation systems is essential for the satisfaction of tourism consumers (Grün et al., 2017). The objective of this article is to reveal the impact of the deployment of semantic techniques on the quality and accuracy of search results for tourism information, in the case of tourism in Morocco. This will be done through ontologies, which are a key component in the semantic web (Buhalis, 2020).  To this end, we first presented the implementation of the semantic web and the use of ontologies in it. Then, we described the basic background of ontologies. Finally, we discussed the existing ontologies in the tourism domain in Morocco.The findings show that, the assumption of ontological conceptualization during the creation of digital content by tourism establishments, as a context-aware knowledge base, ensures the implementation of a semantic correspondence between users' preferences and the characteristics of tourism offers published, thus improving the quality and accuracy of the recommendations according to the user's context (Abbasi-Moud et al., 2022). Nevertheless, the evolution of tourism ontologies following changes in this sector is of major complexity. For this reason, the invention of an automatic approach, based on artificial intelligence techniques, NLP, Machine Learning or Deep Learning, can contribute to an evolutionary, reliable and easier maintenance of tourism ontologies, in the Moroccan context.Le tourisme est un pilier économique et créateur de richesse, impliquant plusieurs acteurs instables, riche en informations dynamiques, complexes et hétérogènes (Benckendorff et al., 2019). De ce fait, l'augmentation continue du volume d'informations sur les offres touristiques disponibles sur le web a rendu la prise de décision des utilisateurs une tâche cruciale. Par suite, l’utilisation des systèmes de recommandation personnalisés et intelligents est indispensable pour la satisfaction des consommateurs du tourisme (Grün et al., 2017). L’objectif de cet article est de montrer l’impact du déploiement des techniques sémantiques sur la qualité et la précision des résultats de la recherche des renseignements touristiques, cas du tourisme au Maroc. Cela à travers les ontologies, composante clé dans le web sémantique (Buhalis, 2020).  Pour ce faire, nous avons présenté, d’abord, la mise en œuvre du web sémantique et l’utilisation des ontologies dans ce dernier. Ensuite, nous avons décrit le contexte fondamental des ontologies. Et enfin, nous avons discuté les ontologies existantes dans le domaine touristique au Maroc.Les résultats de cet article montrent que, la prise en charge de la conceptualisation ontologique lors de la création des contenus digitaux par les établissements touristiques, comme une base de connaissance consciente du contexte, assure la mise en place d’une correspondance sémantique entre les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des offres touristiques publiées, ce qui permet d’améliorer la qualité et la précision des recommandations, selon le contexte de l’utilisateur (Abbasi-Moud et al., 2022). Néanmoins, l’évolution des ontologies du tourisme suite aux changements de ce secteur, est d’une complexité majeur. Pour cette raison, l’invention d’une approche automatique, à base des techniques de l’intelligence artificielle, TAL, Machine Learning ou Deep Learning, peut contribuer à une maintenance évolutive, fiable et plus aisée des ontologies du tourisme, dans le contexte marocain

Vers un entrepôt de données et des processus : le cas de la mobilité électrique chez EDF

Nowadays, the electrical vehicles (EV) market is undergoing a rapid expansion and has become ofgreat importance for utility companies such as EDF. In order to fulfill its objectives (demand optimization,pricing, etc.), EDF has to extract and analyze heterogeneous data from EV and charging spots. Inorder to tackle this, we used data warehousing (DW) technology serving as a basis for business process(BP). To avoid the garbage in/garbage out phenomena, data had to be formatted and standardized.We have chosen to rely on an ontology in order to deal with data sources heterogeneity. Because theconstruction of an ontology can be a slow process, we proposed an modular and incremental constructionof the ontology based on bricks. We based our DW on the ontology which makes its construction alsoan incremental process. To upload data to this particular DW, we defined the ETL (Extract, Trasform& Load) process at the semantic level. We then designed recurrent BP with BPMN (Business ProcessModelization & Notation) specifications to extract EDF required knowledge. The assembled DWpossesses data and BP that are both described in a semantic context. We implemented our solutionon the OntoDB platform, developed at the ISAE-ENSMA Laboratory of Computer Science and AutomaticControl for Systems. The solution has allowed us to homogeneously manipulate the ontology, thedata and the BP through the OntoQL language. Furthermore, we added to the proposed platform thecapacity to automatically execute any BP described with BPMN. Ultimately, we were able to provideEDF with a tailor made platform based on declarative elements adapted to their needs.Le marché du véhicule électrique (VE) est aujourd’hui en plein essor et il s’agit d’un marché quireprésente un intérêt pour des industriels comme EDF. Pour réaliser ses objectifs (optimisation de laconsommation, tarification...) EDF doit d’abord extraire des données hétérogènes (issues des VE etdes bornes de recharge) puis les analyser. Pour cela nous nous sommes orientés vers un entrepôt dedonnées (ED) qui est ensuite exploité par les processus métiers (PM). Afin d’éviter le phénomèneGarbage In/Garbage Out, les données doivent être traitées. Nous avons choisi d’utiliser une ontologiepour réduire l’hétérogénéité des sources de données. La construction d’une ontologie étant lente, nousavons proposé une solution incrémentale à base briques ontologiques modulaires liées entre elles. Laconstruction de l’ED, basé sur l’ontologie, est alors incrémentale. Afin de charger des données dansl’ED, nous avons défini les processus ETL (Extract, Transform & Load) au niveau sémantique. Ensuitenous avons modélisé les PM répétitifs selon les spécifications BPMN (Business Process Modelisation& Notation) pour extraire les connaissances requises par EDF de l’ED. L’ED constitué possède lesdonnées et des PM, le tout dans un cadre sémantique. Nous avons implémenté cela sur la plateformeOntoDB développée au Laboratoire d’Informatique et d’Automatique pour les Systèmes de l’ISAEENSMA.Elle nous a permis de manipuler l’ontologie, les données et les PM d’une manière homogènegrâce au langage OntoQL. De plus, nous lui avons fourni la capacité d’exécuter automatiquement lesPM. Cela nous a permis de fournir à EDF une plate-forme adaptée à leurs besoins à base d’élémentsdéclaratifs