Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantique

Chapitre 05 : Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantiqueNational audiencePartie 1 : construction et peuplement d'ontologies à partir de textes : démarche générale - critères de bonne structuration d'une ontologie - outils de Traitement Automatique des Langues pour faciliter la construction d'ontologies - ouvertures Partie 2 : "donner du sens" à des contenus : l'annotation sémantique : associer des données et des modèles sémantiques - démarche générale - quel type de ressource pour caractériser "sémantiquement" des contenus/ des données ? - où l'on retrouve le TAL / ouverture

Fouille de règles d'annotation pour la reconnaissance d'entités nommées

National audienceComme pour de nombreuses autres problématiques TAL, la reconnaissance d'entités nommées met en jeu aussi bien des systèmes à base de connaissances que des systèmes guidés par les données. Dans cet article, nous proposons une approche médiane par l'adaptation de méthodes issues de l'extraction de connaissances. Notre système, mXS, intègre des techniques de fouille séquentielle hiérarchique pour la détection des entités nommées. Le système adopte une démarche centrée sur les données pour extraire des motifs symboliques. Il repose par ailleurs sur une stratégie originale qui consiste à rechercher séparément le début et la fin des entités. Cette approche présente l'intérêt de conserver une certaine robustesse par rapport aux bruit et disfluences. Elle est adaptée au cadre applicatif visé par le système : la détection d'entités nommées au sein de flux de parole conversationnelle transcrite automatiquement. À ce titre, mXS a participé à la campagne d'évaluation ETAPE où il a présenté de bons résultats. Cet article présente le fonctionnement de mXS et ses performances sur les jeux de données issus de deux campagnes d'évaluation francophones (ESTER 2 et ETAPE)

Recherche d'information et fouille de textes

National audienceIntroduction Comprendre un texte est un but que l'Intelligence Artificielle (IA) s'est fixé depuis ses débuts et les premiers travaux apportant des réponses ont vu le jour dans les années 70s. Depuis lors, le thème est toujours d'actualité, bien que les buts et méthodes qu'il recouvre aient considérablement évolués. Il est donc nécessaire de regarder de plus près ce qui se cache derrière cette dénomination générale de « compréhension de texte ». Les premiers travaux, qui ont eu lieu du milieu des années 70 jusqu'au milieu des années 80 [Charniak 1972; Dyer 1983; Schank et al. 1977], étudiaient des textes relatant de courtes histoires et comprendre signifiait mettre en évidence les tenants et aboutissants de l'histoire-les sujets traités, les événements décrits, les relations de causalité les reliant-ainsi que le rôle de chaque personnage, ses motivations et ses intentions. La compréhension était vue comme un processus d'inférence visant à expliciter tout l'implicite présent dans un texte en le retrouvant à partir des connaissances sémantiques et pragmatiques dont disposait la machine. Cela présupposait une modélisation préalable de ces connaissances. On rejoint ici les travaux effectués sur les différents formalismes de représentation des connaissances en IA, décrivant d'une part les sens associés aux mots de la langue (réseaux sémantiques vs logique, et notamment graphes conceptuels [Sowa 1984] et d'autre part les connaissances pragmatiques [Schank 1982]. Tous ces travaux ont montré leur limite dès lors qu'il s'agissait de modéliser manuellement ces connaissances pour tous les domaines, ou de les apprendre automatiquement. Le problème de la compréhension automatique en domaine ouvert restait donc entier. Puisque le problème ainsi posé est insoluble en l'état des connaissances, une approche alternative consiste à le redéfinir et à le décomposer en sous-tâches potentiellement plus faciles à résoudre. Ainsi la compréhension de texte peut être redéfinie selon différents points de vue sur le texte qui permettent de répondre à des besoins spécifiques. De même qu'un lecteur ne lit pas un texte de façon identique selon qu'il veut évaluer sa pertinence par rapport à un thème qui l'intéresse (tâche de type recherche documentaire), qu'il veut classer des documents, prendre connaissances des événements relatés ou rechercher une information précise, de même les processus automatiques seront multiples et s'intéresseront à des aspects différents du texte en fonction de la tâche visée. Suivant le type de connaissance cherché dans un document, le lecteur n'extraira du texte que l'information qui l'intéresse et s'appuiera pour cela sur les indices et sur les connaissances qui lui permettent de réaliser sa tâche de lecture, et donc de compréhension, sans avoir à tout assimiler. On peut alors parler de compréhension à niveaux variables, qui va permettre d'accéder à des niveaux de sens différents. Cette démarche est bien illustrée par les travaux en extraction d'information, évalués dans le cadre des conférences MUC [Grishman and Sundheim 1996], qui ont eu lieu de la fin des années 1980 jusqu'en 1998. L'extraction d'information consistait alors à modéliser un besoin d'information par un patron, décrit par un ensemble d'attributs typés, et à chercher à remplir ces attributs selon l'information contenue dans les textes. C'est ainsi que se sont notamment développées les recherches sur les « entités nommées » (à savoir le repérage de noms de personne, d'organisation, de lieu, de date, etc.) et sur les relations entre ces entités. C'est aussi dans cette optique que se sont développées les approches se situant au niveau du document, que ce soit pour la recherche d'information ou pour en déterminer la structur

Extraction de relations en domaine de spécialité

La quantité d'information disponible dans le domaine biomédical ne cesse d'augmenter. Pour que cette information soit facilement utilisable par les experts d'un domaine, il est nécessaire de l'extraire et de la structurer. Pour avoir des données structurées, il convient de détecter les relations existantes entre les entités dans les textes. Nos recherches se sont focalisées sur la question de l'extraction de relations complexes représentant des résultats expérimentaux, et sur la détection et la catégorisation de relations binaires entre des entités biomédicales. Nous nous sommes intéressée aux résultats expérimentaux présentés dans les articles scientifiques. Nous appelons résultat expérimental, un résultat quantitatif obtenu suite à une expérience et mis en relation avec les informations permettant de décrire cette expérience. Ces résultats sont importants pour les experts en biologie, par exemple pour faire de la modélisation. Dans le domaine de la physiologie rénale, une base de données a été créée pour centraliser ces résultats d'expérimentation, mais l'alimentation de la base est manuelle et de ce fait longue. Nous proposons une solution pour extraire automatiquement des articles scientifiques les connaissances pertinentes pour la base de données, c'est-à-dire des résultats expérimentaux que nous représentons par une relation n-aire. La méthode procède en deux étapes : extraction automatique des documents et proposition de celles-ci pour validation ou modification par l'expert via une interface. Nous avons également proposé une méthode à base d'apprentissage automatique pour l'extraction et la classification de relations binaires en domaine de spécialité. Nous nous sommes intéressée aux caractéristiques et variétés d'expressions des relations, et à la prise en compte de ces caractéristiques dans un système à base d'apprentissage. Nous avons étudié la prise en compte de la structure syntaxique de la phrase et la simplification de phrases dirigée pour la tâche d'extraction de relations. Nous avons en particulier développé une méthode de simplification à base d'apprentissage automatique, qui utilise en cascade plusieurs classifieurs.The amount of available scientific literature is constantly growing. If the experts of a domain want to easily access this information, it must be extracted and structured. To obtain structured data, both entities and relations of the texts must be detected. Our research is about the problem of complex relation extraction which represent experimental results, and detection and classification of binary relations between biomedical entities. We are interested in experimental results presented in scientific papers. An experimental result is a quantitative result obtained by an experimentation and linked with information that describes this experimentation. These results are important for biology experts, for example for doing modelization. In the domain of renal physiology, a database was created to centralize these experimental results, but the base is manually populated, therefore the population takes a long time. We propose a solution to automatically extract relevant knowledge for the database from the scientific papers, that is experimental results which are represented by a n-ary relation. The method proceeds in two steps: automatic extraction from documents and proposal of information extracted for approval or modification by the experts via an interface. We also proposed a method based on machine learning for extraction and classification of binary relations in specialized domains. We focused on the variations of the expression of relations, and how to represent them in a machine learning system. We studied the way to take into account syntactic structure of the sentence and the sentence simplification guided by the task of relation extraction. In particular, we developed a simplification method based on machine learning, which uses a series of classifiers.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

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

Recherche d'information translinguistique sur les documents en arabe

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année