Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2020

National audienc

Une extension sémantique pour la modélisation des événements

International audienc

A Semantic Extension for Event Modelisation

International audienceSocial networks and fast blogging services are interesting information sources. Anyone can contribute and submit information that matters to him/her Among these many digital information sources, some appeared on the Internet as public means to be aware and to follow disasters and their evolutions. However automatic raw information processing is more or less complex, error producer relevant and reliable. This paper introduces a formal event modelisation extended with semantic properties to represent these information. We explain how to combine this extended model with reasoning methods on structured knowledge in order to discover unobvious relations hidden in information. Finally, we present a prototype based on this model and we discuss results returned by our experiments

Vers une modélisation spatiale et sémantique pour l'interprétation des risques

National audienceCet article présente un modèle pour structurer les di érents types d'informations qui apparaissent lors de l'émergence d'une catastrophe. Ce traitement inclut plusieurs phases dont l'identi cation, l'extraction, le référencement, la recherche et l'interprétation d'informations liées aux risques. Nous nous intéresserons plus particulièrement à la représentation des informations non structurées et leurs relations. L'approche suivie cherche à prendre en compte les apports du web sémantique pour enrichir les relations qualitatives temporelles et spatiales entre les événements dé- couverts dans ces informations. Ce travail de modélisation a été e ectué dans le cadre du projet européen CITRINE

Une extension sémantique pour la modélisation des événements

National audienc

Extraction et agrégation automatique d'événements pour la veille en sources ouvertes : du texte à la connaissance

National audienceLe travail présenté ici est réalisé dans le cadre de recherches en cours visant à développer un système global de capitalisation des connaissances. Le but final de ce système est de construire des fiches de connaissances résumant tout le savoir acquis à propos d'événements extraits à partir de textes. L'extraction de ces événements est réalisée de façon automatique grâce à notre outil fondé sur deux approches actuelles d'extraction d'information. Dans une seconde phase, nous proposons des mécanismes d'agrégation en tant que post-traitement nécessaire pour convertir les résultats d'extraction en réelle connaissance

Combinaison d'approches pour l'extraction automatique d'événements

National audienceDans cet article, nous présentons un système d'extraction automatique d'événements fondé sur deux approches actuelles en extraction d'information : la première s'appuie sur des règles linguistiques construites manuellement et la seconde se fonde sur un apprentissage automatique de patrons linguistiques. Les expérimentations réalisées montrent que combiner ces deux méthodes d'extraction permet d'améliorer significativement la qualité des événements extraits (amélioration de près de 10 points de F-mesure)