Enrichissement d'un curriculum par recherche sur Internet

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Typologie des moteurs de recherche sur le WEB, Rapport tâche T1.1 du projet SIIRI

L'état des lieux des moteurs de recherche sur le WEB, nous permet de dire que pour l'instant les systèmes proposés sont basés sur des technologie très basiques sans aucun traitement de l'information (langue, termes). Ces systèmes sont plus proches des données brutes que du besoin de l'utilisateur. Ce dernier doit alors faire de gros effort pour trouver une requête capable d'approcher son besoin. Seul les systèmes EuroFerret et Google proposent une approche légèrement plus élevée que les autres systèmes. Nous avons constaté que lorsqu'une version simplifiée de la syntaxe des requêtes était fournie, sa sémantique n'était pas évidente. Nous en concluons que pour réaliser une application frontale à ces systèmes, il est plus sur, quand c'est possible, d'utiliser la syntaxe complète du langage de l'algèbre de Boole. Il est frappant également de constater que la technologie mise en œuvre dans des systèmes date en faite des années 50, c'est à dire des tous débuts des recherches dans le domaine de la recherche d'information. La raison est probablement technique car pour couvrir la masse d'information colossale que représente le Web, ces techniques frustres sont faciles à implanter. Mais c'est aussi un choix technologique car l'exemple du système Google montre que l'on peut s'écarter du système basique booléen et fournir out de même des bons résultats avec une syntaxe des requêtes réduite à une séquence de mots. Notre proposition dans le projet SIRII d'utiliser ces moteurs de recherche comme élément basique à travers une interface d'analyse de la requête prend alors tous son sens : le moteur de recherche est vu comme une simple mais très vaste base de données d'indexation plein texte simple. Le rôle de cette interface sera alors de tirer au mieux partie des spécificités des moteurs que nous avons étudiés dans ce projet

Aspects actuels des représentations de connaissances par objets et de la classification

napoli1997aNational audienceCet article présente certains thèmes de recherches étudiés par les membres du groupe "Objets et classification" du PRC-IA. Ces thèmes concernent essentiellement la théorie des systèmes de représentation de connaissances par objets (RCPO), la révision d'une base de connaissances dans les systèmes de RCPO, la classification de classes et d'instances, et la mise en oeuvre d'applications, illustrée ici par le système RESYN. Les travaux présentés montrent une certaine continuité avec les préoccupations des membres du groupe depuis qu'il existe. L'article se termine par la présentation d'éléments de définition d'un système de RCPO, et de perspectives de recherches découlant des thèmes explicités dans l'article

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

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

Étude et modélisation des connaissances et raisonnement de l'apprenant dans un STI

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Représentation multi-facette des documents pour leur accès sémantique

La recherche d'information (RI) est un domaine prépondérant dans la vie contemporaine car elle permet de disposer d'éléments d'informations qui permettent d'agir et de prendre des décisions face à une situation donnée. En effet, l'objectif d'une RI est de s'informer, d'apprendre de nouvelles notions que nous ne maîtrisons pas. La disponibilité et la pertinence de ces nouvelles informations ont donc une très grande influence sur la prise de décision. La plupart des moteurs de recherche actuels utilisent des index regroupant les mots représentatifs des documents afin de permettre leur recherche ultérieure. Dans ces méthodes, les documents et les requêtes sont considérées comme des sacs de mots, non porteurs de sens. L'une des méthodes innovantes actuelles est l'indexation et la recherche sémantique des documents. Il s'agit de mieux prendre en compte le besoin de l'utilisateur en considérant la sémantique des éléments textuels. Nous nous intéressons à cet aspect de la RI en considérant une indexation et une recherche à base d'ontologies de domaine. Les solutions que nous proposons visent à améliorer la pertinence des réponses d'un système par rapport au thème de la recherche. Le discours contenu dans un document ou dans une requête ne sont pas les seuls éléments à prendre en compte pour espérer mieux satisfaire l'utilisateur. D'autres éléments relatifs au contexte de sa recherche doivent aussi être pris en compte. La granularité des informations à restituer à l'utilisateur est un autre aspect. Nous nous sommes intéressés à ces différents aspects et avons développé un méta-modèle de représentation multi-facette des documents en vue de leur accès sémantique. Dans notre modèle, le document est vu selon différentes dimensions dont la structure logique, la structure physique, la sémantique des contenus ainsi que leurs évolutions dans le temps. Nous avons également proposé des mesures de similarité sémantique entre concepts et une fonction de similarité entre les graphes d'annotation des requêtes et ceux des documents. Pour évaluer et valider nos solutions, nous avons instancié ce modèle dans trois domaines distincts : l'apprentissage en ligne, la maintenance automobile et les partitions musicales Braille. Nous avons également évalué les résultats en termes de rappel/précision des fonctions que nous avons proposées et montré leur supériorité par rapport à l'état de l'art.Information retrieval is part of our contemporary life because it helps us to find information which helps us in acting and decision making. Indeed, the objective of any information retrieval task is to learn new facts, new notions. Thus, the availability and relevance of the pieces of new information we access have a high influence on decisions we make. Most of the current search engines use indexes composed of the representative words from the documents; these indexes allow their access when compared to users' queries. These techniques consider documents and queries as bags of words but not the discourse they contain. One of the new methods to face the understanding of user's needs is semantic indexing and retrieval. In this thesis, we consider semantic indexing when based on ontologies that gather the domain knowledge. Matching content is not the only aspects that interest the user when searching for information. We consider other aspects such as the granularity of the elements to retrieve, the meta-data that can be associated with contents and the context in which the search is made. We consider these different aspects and propose a generic model based on a multi-facet representation. The facet related to document content is deeply studied. We made proposition related to semantic retrieval based on graph concepts and suggested a family of concept similarity functions and a graph similarity function that allow to compare graph concepts from documents and from queries. The dynamic aspect of the document collection has also been studied. To validate this model we considered three application domains: e-learning, automobile diagnostic and Braille musical scores. We also evaluate our semantic similarity functions in terms of recall and precision and show their effectiveness

Analyse des connaissances mises en œuvre dans l’aide à la décision en maintenance d'hélicoptères

Ce rapport traite d'une étude réalisée dans le cadre du projet de recherche HELIMaintenance. L'objectif du projet HELIMaintenance est d'optimiser la maintenance des hélicoptères en réduisant les coûts de maintenance. Le but de ce projet de concevoir un Système Logistique Intégré capable d'analyser les données critiques de pièces en vol et de piloter l'activité de l'atelier de maintenance afin de réduire l'inactivité de l'hélicoptère. Dans le cadre de ce projet, l'un des workpackages vise à proposer des approches et des outils d'aide à décision pour la maintenance d'hélicoptères en vue d'améliorer la qualité et les performances de ce processus. L'axe principal de recherche s'appuie sur la gestion des connaissances, le retour d'expérience, les problèmes de satisfaction de contraintes et les différentes façons d'associer ces méthodes. En raison de l'avancement du projet, notre travail vise à identifier certains cas de maintenance typiques que nous pourrions assister par des outils d'aide à la décision en vue d'atteindre les objectifs du workpackage. Afin de réaliser ce projet, nous avons commencé par faire un état de l'art autour des axes de recherche. Ensuite, nous avons informés les partenaires industriels aux approches d'aide à la décision utilisables et nous avons modélisé le processus de maintenance d'hélicoptères avec le formalisme de modélisation de processus BPMN (Business Process Modeling Notation). Enfin, nous avons proposé quelques outils d'aide à la décision qui pourraient être développés pour continuer ce projet

Proposition d'une approche à base de cas pour la réutilisation des unités de programmes

L'amélioration constante de la qualité des logiciels et des processus de développement logiciel est depuis plusieurs décennies, au coeur des préoccupations et de nombreux travaux de recherche dans le domaine de l'ingénierie des systèmes d'information. Parmi les multiples solutions proposées, la réutilisation apparaît pour bien des chercheurs comme l'une des pistes les plus prometteuses pour la réduction du coût de production et l'amélioration de la qualité de systèmes [MILl 1999]. Plusieurs formes de réutilisation ont été introduites: la réutilisation des spécifications, la réutilisation des composants, la réutilisation des codes, la réutilisation des expériences, etc. [R.P. Diaz, 87], [Kruger 92], [NKambou et al. 2003, 2004]. Le but du projet CIAO-SI est de construire et de maintenir une mémoire d'expérience pour l'organisation pouvant supporter tout le cycle de développement. À ce jour, les travaux du projet CIAO-SI [NKambou et al. 2003, 2004] initié par le Groupe Infotel Inc et le laboratoire GDAC se sont limités aux phases d'analyse et de conceptions. Nous nous proposons dans notre travail de recherche d'étendre la réflexion à la phase d'implantation ('codage'). Ce volet vise à doter le système CIAO-SI d'un module permettant de rechercher et d'indexer les unités de programmes éprouvées, validées et stockées dans le but de leur réutilisation pour des nouveaux projets de développement logiciel. La plupart des outils recensés utilisent des approches d'indexation qui se limitent à l'aspect descriptif du problème (caractéristique du problème, le contexte d'élaboration pour filtrer les résultats, utilisation des concepts pour définir les ontologies) et non à l'intégration de la solution proposée; ce qui n'est pas approprié dans la réutilisation des codes. Nous avons proposé et implémenté une approche de réutilisation des unités de programmes basée sur le CBR et la classification à facettes. L'implantation de cette approche dans le contexte de CIAO-SI, une plateforme de réutilisation dans les phases en aval de la réalisation, nous a permis d'obtenir des résultats encourageants. Finalement nous avons effectué une évaluation expérimentale par la méthode de Salton et cela nous a permis d'évaluer la pertinence de nos résultats. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Réutilisation des codes, Développement logiciel, Indexation des codes, Ontologie, CIAO-SI, Raisonnement à base de cas

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)