699 research outputs found

    Une approche de gestion de contextes métiers pour l'accès à l'information

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    International audienceLa prise en compte du contexte améliore la pertinence des informations fournies par les systèmes pour les utilisateurs. Nous introduisons dans ce papier un gestionnaire de situations contextuelles métier basé sur une nouvelle définition générique du contexte. Ce gestionnaire prend en compte diverses dimensions contextuelles et agit comme un intermédiaire entre les systèmes d’accès à l’information (SAI) et les informations contextuelles. Notre approche repose sur un processus original qui gère les différentes dimensions contextuelles afin de créer une situation unique à un instant t. Pour cela, le processus de Mise En Situation (MES) utilise la base de règles qui représente la connaissance contextuelle du gestionnaire. Les situations seront utilisées par les SAI à des fins d’adaptation de processus informationnel. Par ailleurs, un processus d’extraction est proposé pour améliorer la fiabilité du gestionnaire de contexte au fil du temps en faisant évoluer sa base de connaissances. Le gestionnaire a été mis en œuvre à travers un prototype qui a été utilisé pour l’expérimentation afin de mesurer l’impact de nos propositions dans le domaine de la maintenance aéronautique

    Application des liens multi-modèles à la conception mécanique

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    Les systèmes de Conception assistée par ordinateur (CAO) conservent des lacunes qui doivent être éliminées afin d'améliorer la productivité du processus de conception : ils imposent au concepteur des tâches de modélisation longues, répétitives et fastidieuses et offrent peu de solutions pour maintenir la cohérence des données au sein de la maquette numérique. Ce travail définit la caractéristique contextuelle afin d'améliorer la productivité du processus de conception, de la phase de conception préliminaire à la phase de conception détaillée. Cette solution vise à gérer la cohérence des données du produit et à assister le concepteur dans certaines tâches de modélisation en exploitant le contexte de conception. Cette caractéristique contextuelle se compose des éléments suivants. Premièrement, les relations entre les pièces au sein d'un assemblage sont capturées au moyen de liens technologiques spécialisés appelés liens de dérivation. Ceux-ci encapsulent le savoir et l'intention de conception. Ces liens sont ensuite utilisés afin d'extraire une caractéristique et son empreinte d'un groupe de pièces de référence dont les paramètres permettront ensuite de générer à leur tour les caractéristiques manquantes et leurs pseudo-empreintes sur un groupe de pièces cibles. Ces concepts ont été appliqués au domaine de l'aéronautique pour lequel un prototype d'application a été développé. L'application discutée dans ce travail a été mise sur pied dans le cadre d'une collaboration avec Bombardier Aéronautique. Elle vise à assister les concepteurs de structures dans la modélisation des soyages (joggles) et des découpes (cut-outs). Le résultat est un prototype d'application permettant la création assistée des soyages et des découpes assurant le maintien de la cohérence entre les modèles au sein de l'assemblage et permettant la propagation assistée des changements. Nous pouvons ainsi conclure que les caractéristiques contextuelles améliorent de façon significative la productivité en conception mécanique

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

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    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

    Extraction d'information

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    Ébauche d'un projet de gestion de la connaissance à la cité collégiale

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    Ce projet d'intervention a été rédigé à la suite de lectures sur la gestion de la connaissance et les fondements de la théorie de l'apprentissage. Les pratiques à succès afférentes à la persévérance et la rétention des étudiants au postsecondaire furent aussi considérées

    Désignations nominales des événements (étude et extraction automatique dans les textes)

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    Ma thèse a pour but l'étude des désignations nominales des événements pour l'extraction automatique. Mes travaux s'inscrivent en traitement automatique des langues, soit dans une démarche pluridisciplinaire qui fait intervenir linguistique et informatique. L'extraction d'information a pour but d'analyser des documents en langage naturel et d'en extraire les informations utiles à une application particulière. Dans ce but général, de nombreuses campagnes d'extraction d'information ont été menées~: pour chaque événement considéré, il s'agit d'extraire certaines informations relatives (participants, dates, nombres, etc.). Dès le départ, ces challenges touchent de près aux entités nommées (éléments notables des textes, comme les noms de personnes ou de lieu). Toutes ces informations forment un ensemble autour de l'événement. Pourtant, ces travaux ne s'intéressent que peu aux mots utilisés pour décrire l'événement (particulièrement lorsqu'il s'agit d'un nom). L'événement est vu comme un tout englobant, comme la quantité et la qualité des informations qui le composent. Contrairement aux travaux en extraction d'informations générale, notre intérêt principal est porté uniquement sur la manière dont sont nommés les événements qui se produisent et particulièrement à la désignation nominale utilisée. Pour nous, l'événement est ce qui arrive, ce qui vaut la peine qu'on en parle. Les événements plus importants font l'objet d'articles de presse ou apparaissent dans les manuels d'Histoire. Un événement peut être évoqué par une description verbale ou nominale. Dans cette thèse, nous avons réfléchi à la notion d'événement. Nous avons observé et comparé les différents aspects présentés dans l'état de l'art jusqu'à construire une définition de l'événement et une typologie des événements en général, et qui conviennent dans le cadre de nos travaux et pour les désignations nominales des événements. Nous avons aussi dégagé de nos études sur corpus différents types de formation de ces noms d'événements, dont nous montrons que chacun peut être ambigu à des titres divers. Pour toutes ces études, la composition d'un corpus annoté est une étape indispensable, nous en avons donc profité pour élaborer un guide d'annotation dédié aux désignations nominales d'événements. Nous avons étudié l'importance et la qualité des lexiques existants pour une application dans notre tâche d'extraction automatique. Nous avons aussi, par des règles d'extraction, porté intérêt au cotexte d'apparition des noms pour en déterminer l'événementialité. À la suite de ces études, nous avons extrait un lexique pondéré en événementialité (dont la particularité est d'être dédié à l'extraction des événements nominaux), qui rend compte du fait que certains noms sont plus susceptibles que d'autres de représenter des événements. Utilisée comme indice pour l'extraction des noms d'événements, cette pondération permet d'extraire des noms qui ne sont pas présents dans les lexiques standards existants. Enfin, au moyen de l'apprentissage automatique, nous avons travaillé sur des traits d'apprentissage contextuels en partie fondés sur la syntaxe pour extraire de noms d'événements.The aim of my PhD thesis is the study of nominal designations of events for automatic extraction. My work is part of natural language processing, or in a multidisciplinary approach that involves Linguistics and Computer Science. The aim of information extraction is to analyze natural language documents and extract information relevant to a particular application. In this general goal, many information extraction campaigns were conducted: for each event considered, the task of the campaign is to extract some information (participants, dates, numbers, etc..). From the outset these challenges relate closely to named entities (elements "significant" texts, such as names of people or places). All these information are set around the event and the work does not care about the words used to describe the event (especially when it comes to a name). The event is seen as an all-encompassing as the quantity and quality of information that compose it. Unlike work in general information retrieval, our main interest is focused only on the way are named events that occur particularly in the nominal designation used. For us, this is the event that happens that is worth talking about. The most important events are the subject of newspaper articles or appear in the history books. An event can be evoked by a verbal or nominal description. In this thesis, we reflected on the notion of event. We observed and compared the different aspects presented in the state of the art to construct a definition of the event and a typology of events generally agree that in the context of our work and designations nominal events. We also released our studies of different types of training corpus of the names of events, we show that each can be ambiguous in various ways. For these studies, the composition of an annotated corpus is an essential step, so we have the opportunity to develop an annotation guide dedicated to nominal designations events. We studied the importance and quality of existing lexicons for application in our extraction task automatically. We also focused on the context of appearance of names to determine the eventness, for this purpose, we used extraction rules. Following these studies, we extracted an eventive relative weighted lexicon (whose peculiarity is to be dedicated to the extraction of nominal events), which reflects the fact that some names are more likely than others to represent events. Used as a tip for the extraction of event names, this weight can extract names that are not present in the lexicons existing standards. Finally, using machine learning, we worked on learning contextual features based in part on the syntax to extract event names.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

    Le Web sémantique n'est pas antisocial

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    National audienceCet article rebondit sur une série d'articles soulignant l'importance de la prise en compte de l'aspect social dans le Web sémantique mais opposant radicalement l'approche Web sémantique et l'approche sociale. Tout en reconnaissant cette importance, nous montrons ici que ces deux approches sont complémentaires

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

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    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

    Recherche d'information translinguistique sur les documents en arabe

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