L’organisation des connaissances au prisme du langage, du texte et du discours. Un parcours en recherche d’information.

Ce mémoire d’habilitation à diriger des recherches dresse une synthèse des travaux réalisés en sciences de l’information et de la communication et portent sur la description et la caractérisation de contenus textuels, sur leur représentation sous la forme de connaissances organisées et médiatisées pour la recherche d’information. L’organisation des connaissances est abordée comme un « objet d’étude des processus cognitifs et des techniques intellectuelles qui permettent de classer, indexer, formaliser et modéliser le réel » (Polity et al. 2005, p. 13). La recherche d’information est un paradigme structurant pour appréhender cet objet. Dans la première partie du mémoire, la recherche d’information est saisie dans le seul rapport à la technique : les connaissances linguistiques sont utilisées pour organiser les données afin d’améliorer l’indexation en texte intégral et la classification de textes. Dans la seconde partie, la recherche d’information est appréhendée comme une activité humaine et sociale : les connaissances linguistiques sont utilisées pour favoriser l’accès aux documents et permettre diverses activités informationnelles (lire, écrire, annoter, partager, etc.). Ce mémoire témoigne d’un parcours qui traverse les deux grandes conceptions de l’information. La première est inspirée du courant nord-américain de l’information retrieval qui cherche à établir des principes généraux de l’information, les technologies qui permettent de la traiter et de la rendre accessible. La seconde est inspirée de courants en sciences humaines et sociales (information seeking notamment) et donne la primeur aux usages de l’information et aux pratiques informationnelles dans des contextes socio-professionnels précis

L’organisation des connaissances au prisme du langage, du texte et du discours. Un parcours en recherche d’information.

Ce mémoire d’habilitation à diriger des recherches dresse une synthèse des travaux réalisés en sciences de l’information et de la communication et portent sur la description et la caractérisation de contenus textuels, sur leur représentation sous la forme de connaissances organisées et médiatisées pour la recherche d’information. L’organisation des connaissances est abordée comme un « objet d’étude des processus cognitifs et des techniques intellectuelles qui permettent de classer, indexer, formaliser et modéliser le réel » (Polity et al. 2005, p. 13). La recherche d’information est un paradigme structurant pour appréhender cet objet. Dans la première partie du mémoire, la recherche d’information est saisie dans le seul rapport à la technique : les connaissances linguistiques sont utilisées pour organiser les données afin d’améliorer l’indexation en texte intégral et la classification de textes. Dans la seconde partie, la recherche d’information est appréhendée comme une activité humaine et sociale : les connaissances linguistiques sont utilisées pour favoriser l’accès aux documents et permettre diverses activités informationnelles (lire, écrire, annoter, partager, etc.). Ce mémoire témoigne d’un parcours qui traverse les deux grandes conceptions de l’information. La première est inspirée du courant nord-américain de l’information retrieval qui cherche à établir des principes généraux de l’information, les technologies qui permettent de la traiter et de la rendre accessible. La seconde est inspirée de courants en sciences humaines et sociales (information seeking notamment) et donne la primeur aux usages de l’information et aux pratiques informationnelles dans des contextes socio-professionnels précis

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

Espace-temps des sociétés du passé

Ce dossier d’Habilitation à Diriger des Recherches est composé de trois volumes. Le premier présente mon parcours scientifique, le deuxième est une synthèse intitulée « Espace-temps des sociétés du passé », le troisième et un recueil de travaux. Il s’inscrit au cœur des programmes de trois collectifs dans lesquels je suis particulièrement impliqué : le Laboratoire Archéologie et Territoires de l’UMR CITERES à Tours, le réseau inter-MSH Information Spatial et Archéologie et le GdR Modélisation des Dynamiques Spatiales.Ma position de recherche se trouve à une triple interface disciplinaire entre archéologie – ou plus généralement sciences historiques – géographie et informatique. En m’inscrivant dans une démarche résolument méthodologique, mes travaux portent plus sur les moyens d’étudier les sociétés du passé que sur le résultat à proprement parler. Les objets historiques que je manipule s’inscrivent dans trois niveaux qui définissent l’aspect thématique de ce travail chacune à différentes échelles de temps et d’espace. Le premier concerne les unités fonctionnelles ; c’est le niveau d’observation et d’acquisition des données archéologiques. Le deuxième porte sur l’espace urbain et les systèmes de villes ; il s’agit de comprendre et de connecter les systèmes intra et interurbains. La troisième est la fabrique des territoires ; elle concerne la production d’espace par les sociétés. L’approche archéologique porte, dans ces trois catégories, sur la matérialité des sociétés. Les sources archéologiques sont mobilisées dans des analyses et des modélisations spatiales empruntées à la géographie. L’informatique est mobilisée pour encadrer la dématérialisation de l’information et des processus et pour formaliser leur modélisation conceptuelle. L’ensemble relève à la fois d’une démarche que je qualifie d’archéomatique, au sens de l’informatisation de l’ensemble des processus archéologique de la fouille à la publication, et de l’archéologie spatiale, entendue comme une recherche fondée sur les propriétés spatiales des données archéologiques. La mise en œuvre croisée des niveaux d’analyse et des méthodes issues de ces trois disciplines contribue à la modélisation des dynamiques spatiales. L’espace-temps des sociétés du passé est en quelque sorte l’objectif ultime que je souhaite modestement servir avec cette contribution en fournissant quelques instruments pour l’observer et l’analyser afin finalement de mieux l’appréhender.La structure que j’ai souhaité donner au volume de synthèse correspond à la fois à l’élaboration de connaissances en archéologie : de la fouille au modèle, et à la construction progressive de mes travaux : du terrain à la simulation. La première partie porte sur l’élaboration de l’information archéologique et les modes de publication des données et des résultats en s’intéressant à l’informatisation de ces processus. La deuxième partie qui correspond à un changement de niveau porte sur l’approche archéologique de l’espace, l’archéologie spatiale. Dans la troisième partie, je m’intéresse à la modélisation de la dynamique des sociétés, c’est cette fois un changement de perspective. Enfin, en guise de conclusion, j’ai dégagé quelques perspectives de recherche

Discours de presse et veille stratégique d'évènements. Approche textométrique et extraction d'informations pour la fouille de textes

This research demonstrates two methods of text mining for strategic monitoring purposes: information extraction and Textometry. In strategic monitoring, text mining is used to automatically obtain information on the activities of corporations. For this objective, information extraction identifies and labels units of information, named entities (companies, places, people), which then constitute entry points for the analysis of economic activities or events. These include mergers, bankruptcies, partnerships, etc., involving corresponding corporations. A Textometric method, however, uses several statistical models to study the distribution of words in large corpora, with the goal of shedding light on significant characteristics of the textual data. In this research, Textometry, an approach traditionally considered incompatible with information extraction methods, is applied to the same corpus as an information extraction procedure in order to obtain information on economic events. Several textometric analyses (characteristic elements, co-occurrences) are examined on a corpus of online news feeds. The results are then compared to those produced by the information extraction procedure. Both approaches contribute differently to processing textual data, producing complementary analyses of the corpus. Following the comparison, this research presents the advantages for these two text mining methods in strategic monitoring of current events.Ce travail a pour objet l’étude de deux méthodes de fouille automatique de textes, l’extraction d’informations et la textométrie, toutes deux mises au service de la veille stratégique des événements économiques. Pour l’extraction d’informations, il s’agit d’identifier et d’étiqueter des unités de connaissances, entités nommées — sociétés, lieux, personnes, qui servent de points d’entrée pour les analyses d’activités ou d’événements économiques — fusions, faillites, partenariats, impliquant ces différents acteurs. La méthode textométrique, en revanche, met en œuvre un ensemble de modèles statistiques permettant l’analyse des distributions de mots dans de vastes corpus, afin faire émerger les caractéristiques significatives des données textuelles. Dans cette recherche, la textométrie, traditionnellement considérée comme étant incompatible avec la fouille par l’extraction, est substituée à cette dernière pour obtenir des informations sur des événements économiques dans le discours. Plusieurs analyses textométriques (spécificités et cooccurrences) sont donc menées sur un corpus de flux de presse numérisé. On étudie ensuite les résultats obtenus grâce à la textométrie en vue de les comparer aux connaissances mises en évidence au moyen d’une procédure d’extraction d’informations. On constate que chacune des approches contribuent différemment au traitement des données textuelles, produisant toutes deux des analyses complémentaires. À l’issue de la comparaison est exposé l’apport des deux méthodes de fouille pour la veille d’événements

Contribution à la définition de modèles de recherche d'information flexibles basés sur les CP-Nets

This thesis addresses two main problems in IR: automatic query weighting and document semantic indexing. Our global contribution consists on the definition of a theoretical flexible information retrieval (IR) model based on CP-Nets. The CP-Net formalism is used for the graphical representation of flexible queries expressing qualitative preferences and for automatic weighting of such queries. Furthermore, the CP-Net formalism is used as an indexing language in order to represent document representative concepts and related relations in a roughly compact way. Concepts are identified by projection on WordNet. Concept relations are discovered by means of semantic association rules. A query evaluation mechanism based on CP-Nets graph similarity is also proposed.Ce travail de thèse adresse deux principaux problèmes en recherche d'information : (1) la formalisation automatique des préférences utilisateur, (ou la pondération automatique de requêtes) et (2) l'indexation sémantique. Dans notre première contribution, nous proposons une approche de recherche d'information (RI) flexible fondée sur l'utilisation des CP-Nets (Conditional Preferences Networks). Le formalisme CP-Net est utilisé d'une part, pour la représentation graphique de requêtes flexibles exprimant des préférences qualitatives et d'autre part pour l'évaluation flexible de la pertinence des documents. Pour l'utilisateur, l'expression de préférences qualitatives est plus simple et plus intuitive que la formulation de poids numériques les quantifiant. Cependant, un système automatisé raisonnerait plus simplement sur des poids ordinaux. Nous proposons alors une approche de pondération automatique des requêtes par quantification des CP-Nets correspondants par des valeurs d'utilité. Cette quantification conduit à un UCP-Net qui correspond à une requête booléenne pondérée. Une utilisation des CP-Nets est également proposée pour la représentation des documents dans la perspective d'une évaluation flexible des requêtes ainsi pondéreés. Dans notre seconde contribution, nous proposons une approche d'indexation conceptuelle basée sur les CP-Nets. Nous proposons d'utiliser le formalisme CP-Net comme langage d'indexation afin de représenter les concepts et les relations conditionnelles entre eux d'une manière relativement compacte. Les noeuds du CP-Net sont les concepts représentatifs du contenu du document et les relations entre ces noeuds expriment les associations conditionnelles qui les lient. Notre contribution porte sur un double aspect : d'une part, nous proposons une approche d'extraction des concepts en utilisant WordNet. Les concepts résultants forment les noeuds du CP-Net. D'autre part, nous proposons d'étendre et d'utiliser la technique de règles d'association afin de découvrir les relations conditionnelles entre les concepts noeuds du CP-Nets. Nous proposons enfin un mécanisme d'évaluation des requêtes basé sur l'appariement de graphes (les CP-Nets document et requête en l'occurrence)

La position initiale dans l'organisation du discours : <br />une exploration en corpus

This thesis proposes an exploratory study of discourse organization based on a written French corpus of 700.000 words. It focuses on initial position (defined as the pre-verbal zone) constituting the starting point for textual units at different levels of granularity: sections, paragraphs and sentences. Initial position is relevant in both cognitive and discourse linguistics. It is in this position that the speaker expresses the crucial information and it is from there that the reader's interpretation proceeds. Crucial information may consist in marking either continuity (e.g. expressing old information first) or discontinuity (e.g. indicating that the discourse frame in which incoming information is to be interpreted has changed).All pre-verbal zones in the corpus have been automatically annotated (23217 sentences) and their composition has been quantitatively analysed. Our data show that the discourse role of elements that appear in initial position is significantly related to discourse factors, and more precisely to the following three factors: text-type, textual position, and collocations in initial position.Cette thèse propose une étude exploratoire de l'organisation du discours basée sur un corpus de français écrit (700 000 mots). L'organisation du discours est abordée par la position initiale définie en tant que point de départ d'unités textuelles pouvant relever de trois niveaux d'organisation : les phrases, les paragraphes et les sections. La position initiale est un sujet d'étude commun à la linguistique cognitive et à la linguistique du discours. C'est en cette position que l'auteur exprime l'information cruciale et c'est sur la base de cette information que l'interprétation du lecteur se réalise. L'information cruciale peut consister à marquer une continuité dans le discours (par exemple en commençant l'unité textuelle par une information donnée) ou une discontinuité (en signalant par exemple que le cadre dans lequel interpréter les propos a changé).Toutes les zones préverbales du corpus ont été annotées automatiquement. L'analyse quantitative de leur composition montre que le rôle discursif des éléments en position initiale varie significativement selon des facteurs discursifs tels que le type de texte, la position textuelle et les collocations présentes en cette position

Actes des 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018

International audienc