Extraction de termes, reconnaissance et labellisation de relations dans un th\'esaurus

Within the documentary system domain, the integration of thesauri for indexing and retrieval information steps is usual. In libraries, documents own rich descriptive information made by librarians, under descriptive notice based on Rameau thesaurus. We exploit two kinds of information in order to create a first semantic structure. A step of conceptualization allows us to define the various modules used to automatically build the semantic structure of the indexation work. Our current work focuses on an approach that aims to define an ontology based on a thesaurus. We hope to integrate new knowledge characterizing the territory of our structure (adding "toponyms" and links between concepts) thanks to a geographic information system (GIS)

Annotations sémantiques et analyse de surface pour l'extraction de graphes d'abstraction de débats politiques

RÉSUMÉ De nombreux gouvernements ont pris des initiatives pour ouvrir et partager leurs données telles que les débats parlementaires. Ce type de corpus est généralement très grand, couvre plusieurs thématiques et n'est pas toujours organisé de manière linéaire. Dans ce travail de recherche, nous proposons une méthode pour extraire automatiquement des représentations abstraites basées sur des graphes qui représentent les sujets discutés durant les débats politiques et les relations qui existent entre ces sujets. À cette fin, nous exploitons des annotateurs sémantiques basés sur le Linked Data pour l'extraction des entités concernées. De cette façon, nous pouvons représenter les sujets discutés avec des concepts dont la sémantique a déjà été définie dans le Linked Data de manière structurée, à la différence des méthodes existantes qui utilisent de simples mots clés. Aussi, nous extrayons des relations entre les concepts provenant du Linked Data et des relations de haut niveau entre ces entités provenant du corpus de débats. Ces dernières sont extraites avec des patrons d’analyse morphosyntaxiques, définis manuellement, et désambiguïsées en utilisant VerbNet. Avec les concepts et relations extraits, nous construisons un graphe abstrait qui représente le débat. Ce graphe est ensuite réduit en fonction de plusieurs paramètres pour ne conserver que les entités et relations les plus importantes. Le graphe généré, en plus de permettre la recherche sémantique, pourrait être réutilisé par d’autres systèmes pour la génération de résumé abstractif ou effectuer des systèmes de réponses à des questions (question answering systems).----------ABSTRACT Many governments have taken initiatives to open up and share their data such as parliamentary debates. This type of corpus is generally very large, covers several topics and is not always organized in a linear manner. In this research, we propose a method to automatically extract abstract representations based on graphs that represent the topics discussed during political debates and the relationships between these topics. To this end, we use semantic annotators based on Linked Data for extracting topics. In this way, we can represent the discussed topics with concepts whose semantics has already been defined on the Linked Data cloud in a structured way, unlike existing methods which generally rely on simple keywords. Also, we extract relations between the concepts based on the information available on the Linked Data Cloud and provide high level relations between these entities from the corpus of debates. These relations are extracted with morpho-syntactic patterns defined manually and disambiguated using VerbNet. With the concepts and relationships extracted, we construct an abstract graph representing the debates. This graph is successively reduced based on several parameters to keep only the most important entities and relationships. The generated graph, in addition to enabling semantic search, could be reused by other systems for the generation of abstractive summarization or question answering

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

Une approche d'ingénierie ontologique pour l'acquisition et l'exploitation des connaissances à partir de documents textuels : vers des objets de connaissances et d'apprentissage

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

Système symbolique de création de résumés de mise à jour

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

Extraction Contextuelle de Concepts Ontologiques pour le Web Sémantique

National audienceDe nombreux travaux de recherche, s'intéressant à l'annotation, l'intégration des données, les services web, etc. reposent sur les ontologies. Le développement de ces applications dépend de la richesse conceptuelle des ontologies. Dans cet article, nous présentons l'extraction des concepts ontologiques à partir de documents HTML. Afin d'améliorer ce processus, nous proposons un algorithme de clustering hiérarchique non supervisé intitulé " Extraction de Concepts Ontologiques " (ECO) ; celui-ci utilise d'une façon incrémentale l'algorithme de partitionnement Kmeans et est guidé par un contexte structurel. Ce dernier exploite la structure HTML ainsi que la position du mot afin d'optimiser la pondération de chaque terme ainsi que la sélection du co-occurrent le plus proche sémantiquement. Guidé par ce contexte, notre algorithme adopte un processus incrémental assurant un raffinement successif des contextes de chaque mot. Il offre, également, le choix entre une exécution entièrement automatique ou interactive. Nous avons expérimenté notre proposition sur un corpus du domaine du tourisme en français. Les résultats ont montré que notre algorithme améliore la qualité conceptuelle ainsi que la pertinence des concepts ontologiques extraits

Métadonnées et processus pour l'archivage de données médiatiques

De nos jours, les données multimédia sont de plus en plus utilisées dans de nombreux secteurs de l'informatique. Cela a provoqué l'expansion de grandes quantités de données multimédia. Ainsi, vu le volume de données et le manque de structure d'OM, il devient de plus en plus difficile de les organiser et de les stocker. En effet, l'exploitation de ressources multimédia nécessite des méthodes et des outils informatiques efficaces pour faciliter leur accès, leur utilisation, leur organisation et leur partage. Les métadonnées multimédia peuvent jouer un rôle essentiel à l'élaboration de ces outils. En effet, les métadonnées peuvent rendre les objets multimédia plus explicites et plus faciles à manipuler par les applications informatiques. Ainsi, un bon nombre d'universitaires et de professionnels s'investissent dans l'élaboration de standards et d'outils pour la gestion et l'archivage d'objets multimédia. Cependant, vu la diversité des standards, il existe souvent une problématique d’interopérabilité entre les standards. De plus, les standards sont définis en général pour des domaines spécifiques. Dans ce mémoire, nous définissons une approche basée sur les métadonnées et les processus pour une gestion optimale et l'archivage des objets multimédia. Aussi, nous définissons un prototype basé sur cette approche. Les résultats de notre expérimentation ont montré l'importance d'un processus pour la gestion d'OM et de métadonnées pour faciliter la recherche, l'exploitation et l'archivage d'OM. Nos résultats ont aussi montré la flexibilité du modèle de données proposé. Ce dernier est extensible et est adaptable au contexte d'utilisation. À chaque étape du processus de gestion d'un OM, les résultats font ressortir l'importance des métadonnées. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : MultiMedia, Métadonnées, Annotations, Processus, Archivage, Modèle de donnée

Extraction de relations en domaine de spécialité

La quantité d'information disponible dans le domaine biomédical ne cesse d'augmenter. Pour que cette information soit facilement utilisable par les experts d'un domaine, il est nécessaire de l'extraire et de la structurer. Pour avoir des données structurées, il convient de détecter les relations existantes entre les entités dans les textes. Nos recherches se sont focalisées sur la question de l'extraction de relations complexes représentant des résultats expérimentaux, et sur la détection et la catégorisation de relations binaires entre des entités biomédicales. Nous nous sommes intéressée aux résultats expérimentaux présentés dans les articles scientifiques. Nous appelons résultat expérimental, un résultat quantitatif obtenu suite à une expérience et mis en relation avec les informations permettant de décrire cette expérience. Ces résultats sont importants pour les experts en biologie, par exemple pour faire de la modélisation. Dans le domaine de la physiologie rénale, une base de données a été créée pour centraliser ces résultats d'expérimentation, mais l'alimentation de la base est manuelle et de ce fait longue. Nous proposons une solution pour extraire automatiquement des articles scientifiques les connaissances pertinentes pour la base de données, c'est-à-dire des résultats expérimentaux que nous représentons par une relation n-aire. La méthode procède en deux étapes : extraction automatique des documents et proposition de celles-ci pour validation ou modification par l'expert via une interface. Nous avons également proposé une méthode à base d'apprentissage automatique pour l'extraction et la classification de relations binaires en domaine de spécialité. Nous nous sommes intéressée aux caractéristiques et variétés d'expressions des relations, et à la prise en compte de ces caractéristiques dans un système à base d'apprentissage. Nous avons étudié la prise en compte de la structure syntaxique de la phrase et la simplification de phrases dirigée pour la tâche d'extraction de relations. Nous avons en particulier développé une méthode de simplification à base d'apprentissage automatique, qui utilise en cascade plusieurs classifieurs.The amount of available scientific literature is constantly growing. If the experts of a domain want to easily access this information, it must be extracted and structured. To obtain structured data, both entities and relations of the texts must be detected. Our research is about the problem of complex relation extraction which represent experimental results, and detection and classification of binary relations between biomedical entities. We are interested in experimental results presented in scientific papers. An experimental result is a quantitative result obtained by an experimentation and linked with information that describes this experimentation. These results are important for biology experts, for example for doing modelization. In the domain of renal physiology, a database was created to centralize these experimental results, but the base is manually populated, therefore the population takes a long time. We propose a solution to automatically extract relevant knowledge for the database from the scientific papers, that is experimental results which are represented by a n-ary relation. The method proceeds in two steps: automatic extraction from documents and proposal of information extracted for approval or modification by the experts via an interface. We also proposed a method based on machine learning for extraction and classification of binary relations in specialized domains. We focused on the variations of the expression of relations, and how to represent them in a machine learning system. We studied the way to take into account syntactic structure of the sentence and the sentence simplification guided by the task of relation extraction. In particular, we developed a simplification method based on machine learning, which uses a series of classifiers.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

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

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

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