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

Construction semi-automatique d'une ontologie sur des manuscrits ouest sahariens

International audienceAs more efforts are performed to digitize Western Saharan manuscripts, for preserving the memory they represent, the need to be able to work on thesedigitized materials naturally grows. Beyond cataloguing, an ontology is the basis to provide to researchers new tools for retrieving and integrating these knowledge sources. In this paper, we present the design of OMOS, an ontology describing Western Saharan manuscripts. We illustrate each step, from expert interviews and local resources analysis to the alignment with well-established reference ontologies, including an automatic enrichment from existing thesaurus.Dans le cadre de la sauvegarde et de la valorisation des documents patrimoniaux, des campagnes de numérisation des manuscrits anciens ont été entreprises dans différents endroits notamment dans une partie de l'ouest africain. Ces campagnes de numérisation ont généré un nombre important des ressources numériques potentiellement riches en informations que les chercheurs en sciences humaines et sociales et le grand public désireraient exploiter. Dans cet article, nous proposons un moyen d'accès à toutes les informations sur les manuscrits qui soit plus riche que ceux disponibles dans les catalogues. Pour cela, nous avons construit de façon semi-automatique une ontologie regroupant les connaissances sur les manuscrits. Les différentes étapes suivies dans la construction de l'ontologie allant de l'acquisition des connaissances à partir d'un certain nombre de ressources jusqu'à son enrichissement semi-automatique à partir d'un thésaurus sont présentées. Nous avons par la suite procédé à son alignement avec certaines ontologies de référence

Construction et enrichissement automatique d'ontologie à partir de ressources externes

National audienceAutomatic construction of ontologies from text is generally based on retrieving text content. For a much more rich ontology we extend these approaches by taking into account the document structure and some external resources (like thesaurus of indexing terms of near domain). In this paper we describe how these external resources are at first analyzed and then exploited. This method has been applied on a geographical domain and the benefit has been evaluated

Correction d'ontologies construites à partir de la structure de documents

National audienceLes logiciels de construction d'ontologies à partir de textes réalisent une interprétation fixée a priori du contenu des textes, qu'un expert du domaine ou une ontologie doit vérifier. Or une étude précise des limites des techniques d'analyse des textes permet de guider la correction de l'ontologie apprise en définissant des règles d'aide à la correction. Ces règles attirent l'attention de l'ontographe sur des parties d'ontologie contenant des « anomalies » et tiennent compte du texte d'origine et de l'analyse réalisée pour proposer des corrections. Dans cet article, nous illustrons la notion de règle de correction dans le cas où les connaissances apprises viennent de l'exploitation de structures énumératives parallèles présentes en corpus

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

" Quand rédiger c'est décrire " : Mise en forme matérielle des textes et construction d'ontologies à partir de textes

National audienceLa construction d'ontologie à partir de textes met classiquement en oeuvre des outils issus du Traitement Automatique de la Langue et/ou des outils d'apprentissage supervisé ou non. Dans cet article nous revenons sur la possibilité d'exploiter des objets textuels à la fois facilement identifiables, souvent fertiles en connaissances ontologiques, et dont la sémantique peut clairement être explicitée par les théories du discours : les structures énumératives. Ici, nous ajoutons une nouvelle classe de relations sémantiques portée par les structures énumératives très présentes dans nos corpus : les relations lexicales telles que l'homonymie ou la synonymie. Ces relations semblent propices pour alimenter la facette terminologique d'une Ressource Termino-Ontologique. Nous montrons que ces relations peuvent être formellement caractérisées. Une évaluation de notre approche à partir d'un corpus annoté manuellement nous permet de valider notre position, ce qui constitue une première étape vers un outil d'apprentissage supervisé pour la construction d'ontologie à partir de texte

Trois méthodes d'analyse pour conceptualiser le contenu de différentes sections des monographies des médicaments

National audienceA partir de l'expérience issue de travaux de modélisation conceptuelle des connaissances contenues dans trois sections différentes des monographies des médicaments (indication, pharmacodynamie, pharmacocinétique), une analyse des méthodes de modélisation est proposée. Les différentes méthodes (pattern matching, modélisation ascendante et approche mixte) et les modalités de leur choix sont analysées en mettant en lumière des différences de nature entre les textes et l'existence de connaissances sur le domaine. Ceci nous conduit à proposer plusieurs indicateurs descriptifs de la nature du texte qui nous semblent susceptibles d'aider au choix d'une des trois méthodes proposées. Nous proposons aussi plusieurs méthodologies d'évaluation des modèles obtenus, elles aussi étant liées aux caractéristiques des textes initiaux

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