Extraction de motifs dans la rédaction collaborative sur les Wikis

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Génération des règles d'association : treillis de concepts denses

La fouille de données est l'extraction non triviale d'informations implicites, inconnues et utiles à partir des données (Piatetsky-Shapiro & Frawley, 1991). Plus récemment, la notion de systèmes de gestion de base de données inductive (SGBDI) propose l'union de la base de données traditionnelle à la fouille de données et d'une base de motifs ou patrons de données. Ces derniers sont les agents fondamentaux dans les SGBDI. Dans ce mémoire le motif examiné est le concept formel. Cependant, pour un ensemble de données (nommé contexte formel dans l'AFC) de grande taille où les données sont fortement corrélées, l'extraction peut être difficile à cause des problèmes de combinatoire inhérente à cette structure. Il est vrai que l'extraction de la collection des concepts formels fréquents, donc un iceberg plutôt qu'un treillis, est une solution. Cependant, d'une part, pour un seuil de fréquence trop faible, l'extraction des concepts formels fréquents peut demeurer difficile et la combinatoire de l'extraction demeure. D'autre part, les utilisateurs pourraient préférer conserver le treillis mais appliquer une certaine relaxation sur le formalisme des concepts formels. Cette relaxation se ferait en acceptant des exceptions dans les concepts dont les seuils sur les exceptions seraient choisis par l'utilisateur. En dernier lieu, le contexte formel pourrait bien avoir des erreurs dans ses transactions. Ces erreurs pourraient donc être la cause du nombre indu de concepts formels extraits. Une relaxation au niveau de l'extraction des concepts formels pourrait être une solution à ce problème. Notre contribution se situe au niveau d'un motif en particulier et de son mode d'extraction. Ce mémoire propose donc un concept tolérant des exceptions bornées par des seuils, soit les concepts denses et explore la possibilité d'extraire un tel motif par l'algorithme incrémentaI par cardinalité. En dépit du fait que le concept ne soit plus formel mais tolérant des exceptions, les principales notions de l'analyse formelle de concepts, (e.g. la relation de précédence, le treillis) sont fortement désirées. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Concepts formels, Concepts denses, Treillis de concepts formels, Analyse formelle de concepts, Concepts tolérant des exceptions, Algorithme d'extraction de concepts, Représentation condensée

: Essai

Consacré à une réflexion sur la pratique de l'archéologie urbaine, cet essai s'attache à définir les limites imposées à la recherche par les sources historiques (écrites, archéologiques, planimétriques) et les conditions de leur mise en oeuvre conjointe afin de comprendre et d'expliquer les interactions entre le fonctionnement et la fabrique de la vill

: Essai

Consacré à une réflexion sur la pratique de l'archéologie urbaine, cet essai s'attache à définir les limites imposées à la recherche par les sources historiques (écrites, archéologiques, planimétriques) et les conditions de leur mise en oeuvre conjointe afin de comprendre et d'expliquer les interactions entre le fonctionnement et la fabrique de la vill

Contribution à la maintenance des ontologies à partir d'analyses textuelles : extraction de termes et de relations entre termes

Les ontologies sont des nouvelles formes de contrôle intelligent de l'information. Elles présentent un savoir préalable requis pour un traitement systématique de l'information à des fins de navigation, de rappel, de précision, etc. Toutefois, les ontologies sont confrontées de façon continue à un problème d'évolution. Étant donné la complexité des changements à apporter, un processus de maintenance, du moins semi-automatique, s'impose de plus en plus pour faciliter cette tâche et assurer sa fiabilité.\ud L'approche proposée trouve son fondement dans un modèle cognitif décrivant un processus d'extraction de connaissances à partir de textes et de thésaurus. Nous mettons ainsi, les textes au centre du processus d'ingénierie des connaissances et présentons une approche se démarquant des techniques formelles classiques en représentation de connaissances par son indépendance de la langue. Les traitements textuels sont fondés principalement sur un processus de classification supporté par un réseau de neurones (ART 1) et sur l'Indexation Sémantique Latente appliquée sur des classes de termes. Partant de l'hypothèse que l'extraction -de connaissances à partir de textes ne peut se contenter d'un traitement statistique (ni même linguistique) de données textuelles pour accaparer toute leur richesse sémantique, un processus d'extraction de connaissances à partir d'un thésaurus a été conçu afin d'intégrer, le mieux possible, les connaissances du domaine au sein de l'ontologie. Ce processus est fondé principalement sur un calcul d'associations sémantiques entre des Vecteurs Conceptuels. Le modèle proposé représente une chaîne de traitement (ONTOLOGICO) au sein de la plateforme\ud SATIM. Ce modèle vise à assister les experts de domaine dans leur tâche de conceptualisation et de maintenance des ontologies en se basant sur un processus itératif supporté par un ensemble de modules, en particulier, un extracteur de termes, un lemmatiseur, un segmenteur, un classifieur, un module de raffinement sémantique basé sur l'Indexation Sémantique Latente et un identificateur de termes reliés basé sur le calcul de similarité sémantique entre les couples de vecteurs conceptuels. La découverte de relations entre termes pour les besoins d'une conceptualisation de domaine s'avère être le résultat d'une complémentarité de traitements appliqués tant sur des textes de domaine que sur un thésaurus. D'une part, les analyses textuelles fondées principalement sur l'application de l'Indexation Sémantique Latente sur des classes de termes génèrent des relations sémantiques précises. D'autre part, l'extraction de relations sémantiques à partir d'un thésaurus, en se basant sur une représentation par des Vecteurs conceptuels, constitue un choix théorique judicieux et performant. Ce processus joue en effet, un rôle important dans la complétude des relations.\ud Ce projet de recherche se place au coeur des échanges entre terminologie et acquisition de connaissances. Il amène une réflexion sur les divers paliers à envisager dans une telle démarche de modélisation de connaissances textuelles pour des objectifs de maintenance d'une ontologie de domaine. La méthodologie proposée constitue une aide précieuse dans le domaine de la maintenance des ontologies. Elle assiste les terminologues chargés de naviguer à travers de vastes données textuelles pour extraire et normaliser la terminologie et facilite la tâche des ingénieurs en connaissances, chargés de modéliser des domaines. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Maintenance d'ontologie, Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), Indexation Sémantique Latente, Vecteurs Conceptuels, Classification automatique, Réseaux de Neurones

Un système data mining en ligne pour la maintenance ontologique d'une mémoire corporative DM

L'intégration de la connaissance dans la mémoire corporative (Ribière et Matta, 1998), (Dieng et al., 1998) fait face à l'hétérogénéité des données (Visser, Jones et al., 1997). L'utilisation de l'ontologie est une approche possible pour surmonter ce problème. Cependant, l'ontologie est une structure de donnée comme n'importe quelle structure informatique, elle est donc dynamique et évolue dans le temps à cause des conditions dynamiques résultant des changements du domaine conceptuel, les changements de conceptualisation, les changements de spécification, les changements descendants, etc. (Yildiz, 2006). Ces dernières années, plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de la maintenance des ontologies. Cependant, la précision et le rappel ne permettent pas de satisfaire les besoins des utilisateurs. De plus, ces approches ne prennent pas en compte toute l'information disponible pour prendre une décision réaliste. Pour résoudre le problème de l'évolution de la connaissance dans les ontologies, nous proposons une approche hybride qui utilise l'apprentissage machine et un processus d'alignement qui contrôle les relations syntaxiques entre les entrées dans l'ontologie. De plus, des règles structurelles et des heuristiques sont appliquées pour améliorer le degré de similitude entre les entités ontologiques. Ce processus hybride crée des règles de correspondance qui définissent comment transformer les entrées dans l'ontologie en définissant tous les types d'associations possibles entre les entités ontologiques. L'approche d'enrichissement de l'ontologie exploite les techniques de la fouille de données, les techniques du traitement automatique du langage naturel et la recherche d'information pour améliorer la performance d'apprentissage durant la tâche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'évaluation des ontologies demeure un problème important et le choix d'une approche appropriée dépend des critères utilisés. Dans notre approche, nous adoptons la vérification de la cohérence décrite dans (Maziar Amirhosseini et al., 2011) et (Abderrazak et al., 2011).\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Data Mining, Traitement automatique du langage naturel, Apprentissage machine, Recherche d'information, Intégration, Ontologie, Mémoire corporative, Web sémantique

Algorithmes automatiques pour la fouille visuelle de données et la visualisation de règles d’association : application aux données aéronautiques

Depuis quelques années, nous assistons à une véritable explosion de la production de données dans de nombreux domaines, comme les réseaux sociaux ou le commerce en ligne. Ce phénomène récent est renforcé par la généralisation des périphériques connectés, dont l'utilisation est devenue aujourd'hui quasi-permanente. Le domaine aéronautique n'échappe pas à cette tendance. En effet, le besoin croissant de données, dicté par l'évolution des systèmes de gestion du trafic aérien et par les événements, donne lieu à une prise de conscience sur leur importance et sur une nouvelle manière de les appréhender, qu'il s'agisse de stockage, de mise à disposition et de valorisation. Les capacités d'hébergement ont été adaptées, et ne constituent pas une difficulté majeure. Celle-ci réside plutôt dans le traitement de l'information et dans l'extraction de connaissances. Dans le cadre du Visual Analytics, discipline émergente née des conséquences des attentats de 2001, cette extraction combine des approches algorithmiques et visuelles, afin de bénéficier simultanément de la flexibilité, de la créativité et de la connaissance humaine, et des capacités de calculs des systèmes informatiques. Ce travail de thèse a porté sur la réalisation de cette combinaison, en laissant à l'homme une position centrale et décisionnelle. D'une part, l'exploration visuelle des données, par l'utilisateur, pilote la génération des règles d'association, qui établissent des relations entre elles. D'autre part, ces règles sont exploitées en configurant automatiquement la visualisation des données concernées par celles-ci, afin de les mettre en valeur. Pour cela, ce processus bidirectionnel entre les données et les règles a été formalisé, puis illustré, à l'aide d'enregistrements de trafic aérien récent, sur la plate-forme Videam que nous avons développée. Celle-ci intègre, dans un environnement modulaire et évolutif, plusieurs briques IHM et algorithmiques, permettant l'exploration interactive des données et des règles d'association, tout en laissant à l'utilisateur la maîtrise globale du processus, notamment en paramétrant et en pilotant les algorithmes. ABSTRACT : In the past few years, we have seen a large scale data production in many areas, such as social networks and e-business. This recent phenomenon is enhanced by the widespread use of devices, which are permanently connected. The aeronautical field is also involved in this trend. Indeed, its growing need for data, which is driven by air trafic management systems evolution and by events, leads to a widescale focus on its key role and on new ways to manage it. It deals with storage, availability and exploitation. Data hosting capacity, that has been adapted, is not a major challenge. The issue is now in data processing and knowledge extraction from it. Visual Analytics is an emerging field, stemming from the September 2001 events. It combines automatic and visual approaches, in order to benefit simultaneously from human flexibility, creativity and knowledge, and also from processing capacities of computers. This PhD thesis has focused on this combination, by giving to the operator a centered and decisionmaking role. On the one hand, the visual data exploration drives association rules extraction. They correspond to links between the data. On the other hand, these rules are exploited by automatically con_gurating the visualization of the concerned data, in order to highlight it. To achieve this, a bidirectional process has been formalized, between data and rules. It has been illustrated by air trafic recordings, thanks to the Videam platform, that we have developed. By integrating several HMI and algorithmic applications in a modular and upgradeable environment, it allows interactive exploration of both data and association rules. This is done by giving to human the mastering of the global process, especially by setting and driving algorithms

Une approche anthropologique d’une archéologie en partage, entre les politiques de l’État, l’identité nationale et régionale

L’archéologie appartient au domaine des sciences sociales. Elle permet de produire un discours sur les sociétés du passé. Des discours qui sont construits autour des objets archéologiques exhumés lors des opérations archéologiques. Des objets dont l’avenir dépend des messages et du sens dont ils sont le vecteur. L’archéologie est liée intrinsèquement à l’État et à la politique nationale. Des décideurs politiques influent sur les acteurs de l’archéologie, mais également sur leurs pratiques par le biais des institutions. Cette discipline permet d’observer un autre regard sur la sélection d’un patrimoine, de son appropriation par une communauté et du discours que ce patrimoine va porter sur l’identité