Validation syntaxique de relations sémantiques pour la RI

National audienceAvec l'objectif d'améliorer la précision des systèmes de recherche d'information, c'est-à-dire les premiers résultats retrouvés par le système, des travaux se sont basés sur des indexations structurées des documents, à base d'arbres ou de graphes. La plupart de ces travaux utilisent comme index des structures uniques et certaines. Les décisions qui ont amené à la sélection de certaines informations lors de la création de la structure à partir du texte ne sont plus disponibles et ne sont pas utilisées. Ce type d'information nous parait pourtant essentiel pour obtenir des résultats précis. Nous proposons ici une méthode permettant de donner un poids d'extraction à des relations sémantiques à partir des éléments syntaxiques qui les composent dans le texte. Pour valider ce poids, nous intégrerons cette pondération dans un modèle de recherche d'information basé sur des graphes de concepts et nous évaluerons ce modèle sur la collection CLEF-Image 2005

Enrichissement d'un curriculum par recherche sur Internet

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

Didactique de l'informatique et recherche d'information sur le web : quelle (s) perspective (s) ?

Le champ de la réflexion de la didactique informatique peut s'étendre aux outils de recherche d'information sur le Web. Il semble pourtant que la recherche en didactique de l'informatique n'ait que peu progressé dans ce sens. Notre communication interroge la nature des liens entre informatique et culture informationnelle dans un premier temps, puis nous présenterons les résultats d'une expérimentation auprès d'étudiants de licence information-communication sur leur compréhension du fonctionnement d'un moteur de recherche. Nous avons sollicité le cadre théorique de Norman pour tester dans quelle mesure l'image du moteur de recherche permet ou non à ces utilisateurs d'avoir un modèle mental correct de son fonctionnement. Il s'avère que tant l'interface que l'aide en ligne ne suffisent pas aux utilisateurs pour déterminer les traitements opérés par celui- ci sur leurs requêtes

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

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

Modèle d'analyse morpho-syntaxique adaptatif au web usages : ré-indexation sociale dans une norme syntagmatique

Colloque international, Novembre 2013, sur : "La Néologie, les corpus informatisés et les processus d’élaboration des langues de moindre diffusion“, tenu à Ghardaïa, Algérie. (http://www.paragraphe.univ-paris8.fr/colloque_international/amenagement_lexical_terminologie_traductionnelle/).International audienceIn the presentation of this problematic , the contribution of the user whom consults content while leaving traces of his actions, can capitalize information and knowledge for the benefit of the reindexing process . this opens reflections on the process of research on content management (see multimedia) by usage and therefore a review on the organization of knowledge between content, users and needs . In the context of the reindexing , it is necessary to rethink the system of knowledge management to contain the activities around content, uses and needs. To do so, the proposed methodology and applied grows on the following aspects: (i ) Definition and filtering semantic concepts in content for indexing , (ii) Organization of knowledge in the process of information retrieval , (iii) Management knowledge to answer an information need of the user, and ( iv ) Cognitive comments on the content and implication of Practice for control the variability formal implementations.Le processus d'indexation consiste dans le fait de décrire des contenus dans une forme simple et manipulable pour les rendre exploitables et pour en assurer l'usage. Ce dernier est le plus habituel qu'est la recherche d'informations par le contenu. Ce dernier est décrit par une séquence structurée ou non de mots-clés (concepts ou descripteurs) ; cette séquence constitue l'index pour un document. L'usager quand il invoque le processus de recherche d'informations (RI), sa requête se formule en une séquence de mots empruntés ou assimilés au même vocabulaire que l'indexation, puis le système RI compare la requête et l'index des contenus pour proposer des documents qui coïncident en tout ou en partie au besoin informationnel exprimé. Dans l'exposé de cette problématique, l'apport de l'usager, qui consulte des contenus tout en laissant des traces sur ses actions, permet de capitaliser des informations et des connaissances au profit du processus de réindexation. Ce dernier point ouvrira des réflexions de recherche autour du processus de gestion de contenus (voir le multimédia) par les usages et donc un réexamen sur l'organisation des connaissances entre les contenu, les usagers et les besoins. Dans le contexte de la réindexation, il est nécessaire de repenser le système de management de la connaissance pour contenir les activités autour des contenus, usages et besoins. Pour se faire, la méthodologie proposée et appliquée se développe sur les aspects suivants : (i) Définition et filtrage de concepts sémantiques dans les contenus pour l'indexation, (ii) Organisation des connaissances dans le processus de recherche d'informations, (iii) Gestion de connaissances pour réponde à un besoin informationnel de l'usager, et (iv) Observations cognitives sur les contenus et implication des usages pour maîtriser la variabilité des implémentations formelles

Exploitation de connaissances sémantiques externes dans les représentations vectorielles en recherche documentaire

The work presented in this thesis deals with several problems met in information retrieval (IR), task which one can summarise as identifying, in a collection of "documents", a subset of documents carrying a sought information, i.e.. relevant for a request expressed by a user. In the case of textual documents, to which we limited ourselves within the framework of this thesis, a significant part of the difficulty lies in ambiguity inherent to human languages. The interaction with the user is also approached in our work, by studying a tool enabling a natural language access to a database. Finally, some techniques which permit the visualisation of large collections of documents are also presented. In this document we first of all describe the principal models of IR by highlighting the relations which exist with some manual technics of IR and document retrieval, developed during the past centuries. We present the principle of document indexing, allowing us to represent documents in a multidimensional space, and the use of this representation by a vectorial model. After having reviewed the principal improvements made these last years with vectorial research systems, including the preprocessings of collections, the indexing mechanism and measurements of similarities between documents, we detail some recent usecases of additional semantic resources (semantic dictionaries, thesaurus, networks, ontologies) reported in scientific literature for the indexing task. We then present more in detail the semantic indexing principle of textual documents by using a thesaurus, consisting in integrating in the document's representation space at least part of the informational contents of hierarchical semantic resources. We propose a general framework allowing us to describe and position various possible techniques to carry out the semantic indexing by adapting, if possible, the specificity of the descriptions resulting from the semantic resources to the data to be represented. We use this framework to describe three families of criteria usable for semantic indexing, each one having its own characteristics. For each of these families, we give the specific algorithms allowing the computation of the criteria. The first two families allow us to consider several criteria already known in feature selection. Moreover we show that, unfortunately, many of these criteria are in fact not very effective for the considered task. The third family allows us to introduce a completely new criterion, the Minimum Redundancy Cut criterion (MRC), built on the basis of the information theory and allowing us to obtain index terms having a probability of occurrence in the collection of documents as well balanced as possible. Finally, we treat the case of semantic index independent of the data (statically choosen), allowing a parameterisation of the level of generality of the index terms. Some of the criteria suggested for semantic indexing has been empirically evaluated. To judge their relevance, we used a well known vectorial system (the Smart IR system) and measured the performances of IR obtained with various reference collections. Those collections was indexed on the basis of the studied criterion, by taking into account the strongly structuring semantic relation of hyper/hyponymy ("is-a" relation), given by two different semantic resources. By comparing results obtained with the performances of a traditional indexing (using the lemmas of the words as representation space), we can show on one hand the relevance of the semantic indexings (in RD) and on the other hand the quality of the proposed criterion (MRC). Concerning man-machine interaction, we present a general outline allowing to build in a relatively fast and systematic way systems with mixed initiative, giving the human user a large (and natural) latitude in the control of the dialogue. This outline is usable in typical database research-task applications (where the database is hidden to the user, but the latter knows exactly which information they wish to find) as well as advice-task applications, for which the users does not necessarily have a precise idea of their needs, and uses the system not only for specifing their wishes, but also a set of propositions as a final result. We particularly stress the techniques allowing us to obtain a robust system, able to deal with speech recognizer failures. Concerning the visualisation of large textual data collections, we present an application of the correspondences analysis (allowing to highlight similarities and oppositions for various groups of entity, built on the basis of additional features present in the DB) to the case of patents data. In addition, we propose a method (based on the bootstrap replication principle) allowing us to determine a confidence interval for relative positionings of various groups, thus permit to immediately judge the reliability of the visually apparent similarities or oppositions

Contribution à la construction d’ontologies et à la recherche d’information : application au domaine médical

This work aims at providing efficient access to relevant information among the increasing volume of digital data. Towards this end, we studied the benefit from using ontology to support an information retrieval (IR) system.We first described a methodology for constructing ontologies. Thus, we proposed a mixed method which combines natural language processing techniques for extracting knowledge from text and the reuse of existing semantic resources for the conceptualization step. We have also developed a method for aligning terms in English and French in order to enrich terminologically the resulting ontology. The application of our methodology resulted in a bilingual ontology dedicated to Alzheimer’s disease.We then proposed algorithms for supporting ontology-based semantic IR. Thus, we used concepts from ontology for describing documents automatically and for query reformulation. We were particularly interested in: 1) the extraction of concepts from texts, 2) the disambiguation of terms, 3) the vectorial weighting schema adapted to concepts and 4) query expansion. These algorithms have been used to implement a semantic portal about Alzheimer’s disease. Further, because the content of documents are not always fully available, we exploited incomplete information for identifying the concepts, which are relevant for indexing the whole content of documents. Toward this end, we have proposed two classification methods: the first is based on the k nearest neighbors’ algorithm and the second on the explicit semantic analysis. The two methods have been evaluated on large standard collections of biomedical documents within an international challenge.Ce travail vise à permettre un accès efficace à des informations pertinentes malgré le volume croissant des données disponibles au format électronique. Pour cela, nous avons étudié l’apport d’une ontologie au sein d’un système de recherche d'information (RI).Nous avons tout d’abord décrit une méthodologie de construction d’ontologies. Ainsi, nous avons proposé une méthode mixte combinant des techniques de traitement automatique des langues pour extraire des connaissances à partir de textes et la réutilisation de ressources sémantiques existantes pour l’étape de conceptualisation. Nous avons par ailleurs développé une méthode d’alignement de termes français-anglais pour l’enrichissement terminologique de l’ontologie. L’application de notre méthodologie a permis de créer une ontologie bilingue de la maladie d’Alzheimer.Ensuite, nous avons élaboré des algorithmes pour supporter la RI sémantique guidée par une ontologie. Les concepts issus d’une ontologie ont été utilisés pour décrire automatiquement les documents mais aussi pour reformuler les requêtes. Nous nous sommes intéressés à : 1) l’identification de concepts représentatifs dans des corpus, 2) leur désambiguïsation, 3), leur pondération selon le modèle vectoriel, adapté aux concepts et 4) l’expansion de requêtes. Ces propositions ont permis de mettre en œuvre un portail de RI sémantique dédié à la maladie d’Alzheimer. Par ailleurs, le contenu des documents à indexer n’étant pas toujours accessible dans leur ensemble, nous avons exploité des informations incomplètes pour déterminer les concepts pertinents permettant malgré tout de décrire les documents. Pour cela, nous avons proposé deux méthodes de classification de documents issus d’un large corpus, l’une basée sur l’algorithme des k plus proches voisins et l’autre sur l’analyse sémantique explicite. Ces méthodes ont été évaluées sur de larges collections de documents biomédicaux fournies lors d’un challenge international