Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantique

Chapitre 05 : Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantiqueNational audiencePartie 1 : construction et peuplement d'ontologies à partir de textes : démarche générale - critères de bonne structuration d'une ontologie - outils de Traitement Automatique des Langues pour faciliter la construction d'ontologies - ouvertures Partie 2 : "donner du sens" à des contenus : l'annotation sémantique : associer des données et des modèles sémantiques - démarche générale - quel type de ressource pour caractériser "sémantiquement" des contenus/ des données ? - où l'on retrouve le TAL / ouverture

Variation syntaxique et contextuelle dans la mise au point de patrons de relations sémantiques

Depuis une quinzaine d'années, des marqueurs linguistiques sont employés comme un moyen potentiel de repérer des relations conceptuelles en corpus. Il s'agit d'éléments formels (typographiques, lexicaux, syntaxiques) dont on fait l'hypothèse qu'ils peuvent être utilisés de manière plus ou moins systématique pour accéder, dans des textes, à une relation lexicale ou mieux conceptuelle, déterminée a priori (le plus souvent, hyperonymie, méronymie, cause). Ce processus c'est ni immédiat ni complètement automatique. Il porte d'abord sur la sélection d'un certain nombre de phrases dont une partie est conforme au schéma défini par le patron. Il requiert ensuite une interprétation, éventuellement guidée par des suggestions faites sur la base des hypothèses de la signification a priori de ces patrons, pour identifier des termes en relation et la sémantique de cette relation. Enfin, la dernière étape consiste à s'éloigner un peu plus du texte pour décider d'une représentation conceptuelle de la relation. Ce chapitre se propose d'interroger la variation du fonctionnement des marqueurs en croisant les regards du TAL, de l'IC et de la linguistique de corpus

Variation and Semantic Relation Interpretation: Linguistic and Processing Issues

International audienceStudies in linguistics define lexico-syntactic patterns to characterize the linguistic utterances that can be interpreted with semantic relations. Because patterns are assumed to reflect linguistic regularities that have a stable interpretation, several software implement such patterns to extract semantic relations from text. Nevertheless, a thorough analysis of pattern occurrences in various corpora proved that variation may affect their interpretation. In this paper, we report the linguistic variations that impact relation interpretation in language, and may lead to errors in relation extraction systems. We analyze several features of state-of-the-art pattern-based relation extraction tools, mostly how patterns are represented and matched with text, and discuss their role in the tool ability to manage variation

Corpus et terminologie

International audienceLes liens entre ressources termino-ontologiques et corpus intéressent la linguistique de corpus, la terminologie, l'informatique et les sciences de l'information. Des difficultés théoriques et techniques communes, se dégage la nécessité d'approfondir la notion de genre, de mieux prendre en compte les questions d'usage et de maintenance ainsi que les modalités d'évaluation des ressources et des outils de construction. Mots-clés : ontologie, terminologie, thesaurus, corpus, ingénierie des langues et des connaissances, sciences de l'information Abstract The link connecting terminological and ontological resources with corpora may concern corpus linguistics, terminology, knowledge engineering or information sciences. Similar theoretical and technical issues underline the need to specify the notion of genre, to better integrate use and maintenance issues and to define evaluation protocols for the resources and their building tools

From the knowledge acquisition bottleneck to the knowledge acquisition overflow: A brief French history of knowledge acquisition

International audienceThis article is an account of the evolution of the French-speaking research community on knowledge acquisition and knowledge modelling echoing the complex and cross-disciplinary trajectory of the field. In particular, it reports the most significant steps in the parallel evolution of the web and the knowledge acquisition paradigm, which finally converged with the project of a semantic web. As a consequence of the huge amount of available data in the web, a paradigm shift occurred in the domain, from knowledge-intensive problem solving to large-scale data acquisition and management. We also pay a tribute to Rose Dieng, one of the pioneers of this research community

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

Correction d'ontologies construites à partir de la structure de documents

National audienceLes logiciels de construction d'ontologies à partir de textes réalisent une interprétation fixée a priori du contenu des textes, qu'un expert du domaine ou une ontologie doit vérifier. Or une étude précise des limites des techniques d'analyse des textes permet de guider la correction de l'ontologie apprise en définissant des règles d'aide à la correction. Ces règles attirent l'attention de l'ontographe sur des parties d'ontologie contenant des « anomalies » et tiennent compte du texte d'origine et de l'analyse réalisée pour proposer des corrections. Dans cet article, nous illustrons la notion de règle de correction dans le cas où les connaissances apprises viennent de l'exploitation de structures énumératives parallèles présentes en corpus

Tâche, domaine et application : influences sur le processus de modélisation de connaissances

National audienceUn nombre croissant d'outils de gestion de documents et de connaissances a désormais recours à des ressources terminologiques et/ou ontologiques (RTO) pour répondre à leurs besoins applicatifs. Nous montrons que le processus de modélisation de telles ressources passe par la prise en compte de la nature du domaine, de la tâche et de l'application visés. Pour cela, nous nous appuyons sur une étude de cas de construction de RTO à partir de textes dans le domaine du diagnostic automobile

Modélisation de Ressources Termino-Ontologiques en OWL

National audienceDans le cadre de recherches menées sur l'indexation sémantique, nous avons été conduits à nous interroger sur l'efficacité générale des modèles actuels de représentation des terminologies au sein des ontologies. Après avoir évoqué leurs limites actuelles, nous proposons un nouveau modèle pour manipuler une ressource termino-ontologique en OWL et nous en décrivons son implémentation prochaine au sein de l'environnement Protégé