Construction automatique d'ontologies à partir de spécifications de bases de données

National audienceLes méthodes classiques de construction automatiques d'ontologies à partir de textes exploitent le texte proprement dit. Nous étendons ces approches en prenant en compte la structure du texte, élément porteur d'information. Pour cela, nous nous basons sur des documents de spécifications de bases de données au format XML, pour lesquels le découpage structurel du texte correspond à une caractérisation sémantique de son contenu. L'idée est de tirer profit à la fois de la structure du texte et du texte rédigé. La méthode proposée consiste à utiliser la sémantique des balises et à caractériser leurs relations pour définir des règles de création de concepts et de relations sémantiques. Un noyau d'ontologie a été ainsi construit automatiquement à l'aide de ces règles, noyau ensuite enrichi par l'exploitation du texte en langage naturel à l'aide de patrons lexico-syntaxiques définis. Règles et patrons ont été implémentés sous Gate

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

Structuration sémantique des documents XML : Expérimentations et évaluation

National audienceLa norme XML permet la représentation d'un document selon un découpage logique qui ne reflète généralement pas la sémantique de son contenu. Il serait donc intéressant de compléter la structure logique des documents XML par une structure sémantique. L'objet de cet article est alors d'évaluer l'approche d'extraction de structures sémantiques pour les documents XML que nous effectuons sur un échantillon de documents issus de la collection ImageClef 2010 tout en utilisant le thésaurus MeSH (Medical Subject Headings)

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

Extraction de relations d'hyperonymie à partir de Wikipédia

Ce travail contribue à montrer l'intérêt d'exploiter la structure des documents accessibles sur le Web pour enrichir des bases de connaissances sémantiques. En effet, ces bases de connaissances jouent un rôle clé dans de nombreuses applications du TAL, Web sémantique, recherche d'information, aide au diagnostic, etc. Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés ici à l'identification des relations d'hyperonymie présentes dans les pages de désambiguïsation de Wikipédia. Un extracteur de relations d'hyperonymie dédié à ce type de page et basé sur des patrons lexico-syntaxiques a été conçu, développé et évalué. Les résultats obtenus indiquent une précision de 0.68 et un rappel de 0.75 pour les patrons que nous avons définis, et un taux d'enrichissement de 33% pour les deux ressources sémantiques BabelNet et DBPédia

Acquisition de liens sémantiques à partir d'éléments de mise en forme des textes: exploitation des structures énumératives

The past decade witnessed significant advances in the field of relation extraction from text, facilitating the building of lexical or semantic resources. However, the methods proposed so far (supervised learning, kernel methods, distant supervision, etc.) don't fully exploit the texts: they are usually applied at the sentential level and they don't take into account the layout and the formatting of texts.In such a context, this thesis aims at expanding those methods and makes them layout-aware for extracting relations expressed beyond sentence boundaries. For this purpose, we rely on the semantics conveyed by typographical (bullets, emphasis, etc.) and dispositional (visual indentations, carriage returns, etc.) features. Those features often substitute purely discursive formulations. In particular, the study reported here is dealing with the relations carried by the vertical enumerative structures. Although they display discontinuities between their various components, the enumerative structures can be dealt as a whole at the semantic level. They form textual structures prone to hierarchical relations.This study was divided into two parts. (i) The first part describes a model representing the hierarchical structure of documents. This model is falling within the theoretical framework representing the textual architecture: an abstraction of the layout and the formatting, as well as a strong connection with the rhetorical structure are achieved. However, our model focuses primarily on the efficiency of the analysis process rather than on the expressiveness of the representation. A bottom-up method intended for building automatically this model is presented and evaluated on a corpus of PDF documents.(ii) The second part aims at integrating this model into the process of relation extraction. In particular, we focused on vertical enumerative structures. A multidimensional typology intended for characterizing those structures was established and used into an annotation task. Thanks to corpus-based observations, we proposed a two-step method, by supervised learning, for qualifying the nature of the relation and identifying its arguments. The evaluation of our method showed that exploiting the formatting and the layout of documents, in combination with standard lexico-syntactic features, improves those two tasks.Ces dernières années de nombreux progrès ont été faits dans le domaine de l'extraction de relations à partir de textes, facilitant ainsi la construction de ressources lexicales ou sémantiques. Cependant, les méthodes proposées (apprentissage supervisé, méthodes à noyaux, apprentissage distant, etc.) n’exploitent pas tout le potentiel des textes : elles ont généralement été appliquées à un niveau phrastique, sans tenir compte des éléments de mise en forme.Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est d'adapter ces méthodes à l'extraction de relations exprimées au-delà des frontières de la phrase. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les indices typographiques (puces, emphases, etc.) et dispositionnels (indentations visuelles, retours à la ligne, etc.), qui complètent des formulations strictement discursives. En particulier, nous étudions les structures énumératives verticales qui, bien qu'affichant des discontinuités entre leurs différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ces structures textuelles sont souvent révélatrices de relations hiérarchiques. Notre travail est divisé en deux parties. (i) La première partie décrit un modèle pour représenter la structure hiérarchique des documents. Ce modèle se positionne dans la suite des modèles théoriques proposés pour rendre compte de l'architecture textuelle : une abstraction de la mise en forme et une connexion forte avec la structure rhétorique sont faites. Toutefois, notre modèle se démarque par une perspective d'analyse automatique des textes. Nous en proposons une implémentation efficace sous la forme d'une méthode ascendante et nous l'évaluons sur un corpus de documents PDF. (ii) La seconde partie porte sur l'intégration de ce modèle dans le processus d'extraction de relations. Plus particulièrement, nous nous sommes focalisés sur les structures énumératives verticales. Un corpus a été annoté selon une typologie multi-dimensionnelle permettant de caractériser et de cibler les structures énumératives verticales porteuses de relations utiles à la création de ressources. Les observations faites en corpus ont conduit à procéder en deux étapes par apprentissage supervisé pour analyser ces structures : qualifier la relation puis en extraire les arguments. L'évaluation de cette méthode montre que l'exploitation de la mise en forme, combinée à un faisceau d'indices lexico-syntaxiques, améliore les résultats

ANTELOPE - Une plateforme industrielle de traitement linguistique

International audienceThe Antelope linguistic platform, inspired by Meaning-Text Theory, targets the syntactic and semantic analysis of texts, and can handle large corpora. Antelope integrates several pre-existing (parsing) components as well as broad-coverage linguistic data originating from various sources. Efforts towards integration of all components nonetheless make for a homogeneous platform. Our direct contribution deals with components for semantic analysis, and the formalization of a unified text analysis model. This paper introduces the platform and compares it with state-of-the-art projects. It offers to the NLP community a feedback from a software company, by underlining the architectural measures that should be taken to ensure that such complex software remains maintainable.La plate-forme de traitement linguistique Antelope, en partie basée sur la Théorie Sens-Texte (TST), permet l'analyse syntaxique et sémantique de textes sur des corpus de volume important. Antelope intègre plusieurs composants préexistants (pour l'analyse syntaxique) ainsi que des données linguistiques à large couverture provenant de différentes sources. Un effort d'intégration permet néanmoins d'offrir une plate-forme homogène. Notre contribution directe concerne l'ajout de composants d'analyse sémantique et la formalisation d'un modèle linguistique unifié. Cet article présente la plate-forme et la compare à d'autres projets de référence. Il propose un retour d'expérience d'un éditeur de logiciel vers la communauté du TAL, en soulignant les précautions architecturales à prendre pour qu'un tel ensemble complexe reste maintenable

Construction d'ontologies à partir d'une collection de pages web structurées

MoanoDe nombreuses collections de documents disponibles sur le web décrivent les caractéristiques d'entités d'un même type (e.g. des produits, des plantes), chaque page présentant une de ces entités. Ces documents sont des sources de connaissances particulièrement adaptées pour la construction d'ontologies. Alors qu'ils partagent une même mise en forme régulière, ils contiennent moins de texte rédigé que des fichiers textes mais leur architecture est riche de sens. De ce fait, les méthodes linguistiques classiques pour identifier des concepts et des relations sont moins adaptées pour les analyser. Nous proposons une approche exploitant les diverses propriétés de ces documents, combinant analyse de la structure et de la mise en forme avec une analyse linguistique, et exploitant leur annotation sémantique