Ontology Domain Modeling Support for Multilingual Servicies in e-commerce: MKBEEM

One of the main objectives of a truly user-friendly Information Society is to focus on advanced human language technologies enabling cost-effective interchange across language and culture and more natural interfaces to digital services. The recently launched IST-1999-10589 project MKBEEM (Multilingual Knowledge Based European Electronic Marketplace, 1st Feb. 2000 - 1st Aug. 2002) is rightly in that direction and the work will address basically, written language technologies and its use in the key sector of global business and electronic commerce. In particular MKBEEM will focus on adding multilinguality to all stages of the information cycle, including multilingual content generation and maintenance, automated translation and interpretation and enhancing the natural interactivity and usability of the service with unconstrained language input. On the Knowledge engineering side, the MKBEEM Ontologies will provide a consensual representation of the electronic commerce field in three typical Domains (Tourism, Mail order, Retailers) allowing the exchanges independently of the language of the end user, the service, or the content provider. Ontologies will be used for classifying and indexing catalogues, for filtering user’s query, for facilitating multilingual man-machine dialogues between user and software agent, and for inferring information that is relevant to the user’s request. This paper concentrates on ontology issues, while the used human language processing approaches will be presented closely in our later papers

Présentation de l'apprentissage à partir d'exemples

Quinqueton J., Sallantin J. Présentation de l'apprentissage à partir d'exemples. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°2-3, 1987/1. Apprentissage et machine. pp. 1-5

Polymorphism of native zein as detected by gel filtration and electrophoresis in the presence or absence of sodium dodecyl sulfate.

International audienc

CALM : Contester pour Apprendre en Logique Modale

Résumé : CALM est un système d'apprentissage construit pour permettre un contrôle argumenté de la façon dont un objet vérifie un concept. La présentation de CALM se fera en trots parties : I CONTESTER POUR APPRENDRE 2 LE SYSTEME LOGIQUE INDUCTIF DE CALM 3 LES SYSTEMES LOGIQUES ARGUMENTATIFS DE CALM CALM a été utilisé dans différentes applications er. GEOPHYSIQUE, en BIOLOGIE MOLECULAIRE, en ETHOLOGIE, en RECONNAISSANCE SPECTRALE et en RECONNAISSANCE DE LA PAROLE. Dans toutes ces applications, l'objectif a été de produire des concepts permettant de généraliser une classe d'exemples, puis de contrôler la qualité de la généralisation produite .Boucheron Stéphane, Quinqueton J., Sallantin Jean, Soldano Henry. CALM : Contester pour Apprendre en Logique Modale. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°2-3, 1987/1. Apprentissage et machine. pp. 144-177