Multilingual Knowledge Base Completion by Cross-lingual Semantic Relation Inference

International audienceIn the present paper, we propose a simple en-dogenous method for enhancing a multilingual knowledge base through the cross-lingual semantic relation inference. It can be run on multilingual resources prior to semantic representation learning. Multilingual knowledge bases may integrate preexisting structured resources available for resource-rich languages. We aim at performing cross-lingual inference on them to improve the low resource language by creating semantic relationships

Inférence des relations sémantiques dans un réseau lexico-sémantique multilingue

International audienceInferring semantic relations in a multilingual lexical semantic network. Endogeneous methods are important for the graph based knowledge resource building. In the framework of the experiment we describe in the present paper, we focus on inferring new relations. In particular, we consider semantic relation and sense refinement inference. Various mecanisms of semantic relation inference including those with term polysemy have been detailed by Zarrouk (2015) in the monolingual context. To our knowledge, no experimental work have been done in order to elaborate such methods for a multilingual resource enhancement.Les méthodes endogènes se trouvent au coeur de la construction des ressources de connaissance telles que les réseaux lexico-sémantiques. Dans le cadre de l'expérience décrite dans le présent article, nous nous focalisons sur les méthodes d'inférence des relations. Nous considérons, en particulier, les cas d'inférence des relations sémantiques et des raffinements de sens. Les différents mécanismes d'inférence des relations sémantiques y compris dans le contexte de polysémie de termes ont été décrits par Zarrouk (2015) pour le contexte monolingue. À notre connaissance, il n'existe pas de travaux concernant l'inférence des relations sémantiques et des raffinements dans le contexte d'amélioration d'une ressource multilingue

Exploiter un réseau lexico-sémantique pour la construction d'ontologie

National audienceDans le présent article nous nous intéressons à l'exploitation des ressources de connaissance lexico-sémantiques dans le cadre de la construction et de l'enrichissement d'ontologie. En effet, la construction d'ontologie est souvent menée de manière descendante où ses concepts de haut niveau sont définis pour ensuite être spécifiés sur la base d'un consensus entre les experts humains. Nous explorons une technique d'utilisation des réseaux lexico-sémantiques (RLS) multilingue et monolingue pour enrichir une ontologie existante. Cette technique vise à réduire l'effort humain nécessaire à la localisation ou à l'enrichissement d'une ontologie. ABSTRACT Lexical Semantic Network Use for Ontology Building In the present article, we focus on exploiting lexical semantic knowledge resources for ontology building and enhancement. The ontology building process is often a descending and manual process where the high level concepts are defined, then detailed by human experts. We explore a way of using a mutlilingual or monolingual lexical semantic network to make evolve or localize an existing ontology with a limited human effort. MOTS-CLÉS : ontologie, réseau lexico-sémantique, inférence, ressource multilingue

Using a Lexical Semantic Network for the Ontology Building

International audienceIn the present article, we focus on mining lexical semantic knowledge resources for the ontology building and enhancement. The ontology building is often a descending and manual process where the high level concepts are defined, then detailed by human experts. We explore a way of using a multilingual or monolingual lexical semantic network to make evolve or localize an existing ontology with a limited human effort

Découverte des patrons de connaissance grâce à la modélisation sémantique des phrases d'instructions

International audienceLa recette de cuisine est depuis longtemps perçue comme une structure, un ensemble d'éléments coordonnés par les linguistes comme par les concepteurs d'ontologies. Cependant, la modélisation autour des entités et des relations qui sous-tendent la suite des instructions de préparation à partir de l'analyse de corpus demeure un défi car le texte de la recette comporte une grande part d'implicite, ne mentionne pas toujours les ob-jets et les faits relevant d'une réalité extralinguistique qu'il est indispensable de cerner pour représenter la recette en tant que processus. Dans le présent article nous introduisons une méthode de découverte des patrons de connaissance grâce à l'analyse sémantique des textes. L'origi-nalité de cette méthode réside dans l'utilisation d'un réseau lexico-sé-mantique de connaissance générale à la fois pour l'analyse et la modéli-sation des phrases d'instructions issues des recettes de cuisine. Découverte des patrons de connaissance grâce à la modélisation sémantiqu

Using Constraints on a general Knowledge lexical networK for domain-specific semantic relation extraction and modeling

International audienceWe introduce a pattern-based approach applied to the semantic relation retrieval and semantic modeling. Our method relies upon the use of a general knowledge lexical semantic network built, shaped, and handled by crowd-sourcing and GWAPs (games with a purpose). Implementing constraints on semantic relations available in the network increases the efficiency of the relation extraction process but also opens a semantic modeling perspective. In terms of (mostly horizontal) relation extraction, we tested our method on radiology reports in French. Our results show the interest of using a general knowledge lexical semantic network for the domain specific textual analysis as well as the interest of implementing series of constraints on semantic relations for the relation retrieval. We recently turned to the analysis of cooking recipes that stand for examples of domain specific instructional texts. Thus, in addition to the semantic relation discovery, we are building a method for the semantic modeling and conceptualization of cooking instructions. Its first results are presented below. Today, our results are available for French but we target extending the lexical network coverage to other languages in the next few years

An Error-Based Measure for Concept Drift Detection and Characterization

International audienceContinual learning is an increasingly studied field, aiming at regulating catastrophic forgetting for online machine learning tasks. In this article, we propose a prediction error measure for continual learning,to detect concept drift induced from learned data input before the learning step. In addition, we check this measure’s ability for characterization of the drift. For these purposes, we propose an algorithm to compute theproposed measure on a data stream while also estimating concept drift. Then, we calculate the correlation coefficients between this estimate and our measurement, using time series analysis. To validate our proposal,we base our experiments on simulated streams of metadata collected from an industrial dataset corresponding to real conversation data. The results show that the proposed measure constitutes a reliable criterionfor concept drift detection. They also show that a characterization of the drift relative to components of the stream is possible thanks to the proposed measure

Vers une ontologie de la nomination et de la référence dédiée à l'annotation des textes

International audienceL'article introduit un thesaurus enrichi construit pour le domaine d'analyse de discours et spécialisé pour la nomination et la référence. Nousdétaillons les étapes et les méthodes utilisées dans le cadre de cette construction. Nos expériences de structuration du thésaurus ainsi que de laressource de type « folksonomie » adossée à celui-ci visent la mise en place ultérieure d'une ontologie concernant la nomination et la référence dont le contexte applicatif serait l'annotation semi-automatique des textes (en particulier, des discours politiques) en termes de concepts liés à la nomination