UNICOMP: Identification of Enterprise Competencies to Build Collaborative Networks

Abstract. In a context of decision-aid to support the identification of collaborative networks, this paper focuses on extracting essential facets of firm competencies. Due to the complexity of the notion of competence, this contribution is based on a semantic representation of information using semantic ontology, bonds and a linguistic treatment based on the utilization of syntactic patterns. To identify enterprise competencies, the UNICOMP system uses company web sites as information source, as well as a general ontology of competencies as semantic resource

A new feature selection and feature contrasting approach based on quality metric: application to efficient classification of complex textual data

International audienceFeature maximization is a cluster quality metric which favors clusters with maximum feature representation as regard to their associated data. This metric has already been successfully exploited, altogether, for defining unbiased clustering quality indexes, for efficient cluster labeling, as well as for substituting to distance in the clustering process, like in the IGNGF incremental clustering method. In this paper we go one step further showing that a straightforward adaptation of such metric can provide a highly efficient feature selection and feature contrasting model in the context of supervised classification. We more especially show that this technique can enhance the performance of classification methods whilst very significantly outperforming (+80%) the state-of-the art variable selection techniques in the case of the classification of unbalanced, highly multidimensional and noisy textual data, with a high degree of similarity between the classes. Our experimental dataset is a reference dataset of 7000 publications related to patents classes issued from a reference classification in the domain of pharmacology

Dispositifs de recherche et de traitement de l'information en vue d'une aide à la constitution de réseaux d'entreprises

The indissociable industrial context of the evolution of Communication and Information Technologies today brings new forms of organizations strongly based on collaborations between firms. In this context of collaborative networks, the quality emergence of the new partnerships depends largely on the treatment and the share of information. Within the framework of virtual organisations, we are developing a decision support approach to assist the identification of collaborative corporate networks. This approach is based on an automated procedure of information extraction aiming to identify key features of potential partners. The added value of this research is to operate in an "open universe" of potential partners, using the company's public web sites as the main source of information. The key features we are extracting concern activity fields and competencies of the firms. This research consists in the realisation of search systems of automatic extraction of information starting from theWeb (web site of the companies). The objective is to meet the needs for an opened informational environment, concerning the companies. The thesis aims at developing targeted mechanisms of extraction of information, which will be used preliminary to the application of decision-making tools aid in the field of inter-company collaborations between firms. The contribution is based on a major semantic representation of information while being based on the semantic ontology, bonds and a linguistic treatment articulated around the use of the syntactic pattern. Two mechanisms of information extraction are installed, one directed on the identification of the sectors lines of business and the other directed on the extraction of companies' competences.Le contexte industriel indissociable de l'évolution des Technologies de l'Information et de la Communication donne naissance aujourd'hui à de nouvelles formes d'organisations fortement basées sur les collaborations inter-entreprises. Dans ce contexte de réseaux collaboratifs, la qualité de l'émergence de nouveaux partenariats dépend largement des dispositifs de traitement et de partage de l'information. La recherche d'information pertinentes caractérisant les entreprises devient un outil indispensable aux managers et aux divers acteurs économiques, en vue de détecter des liens de collaboration potentiels. Dans le cadre de ces travaux de thèse, nous avons ciblé la complémentarité des activités et la similarité des compétences comme informations clés destinées à analyser les opportunités d'émergences de collaborations inter-entreprises. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre de la mise en oeuvre de systèmes de recherche et d'extraction automatique d'information à partir du web (site web des entreprises). L'objectif est de répondre aux besoins d'un environnement informationnel ouvert, concernant les entreprises. La thèse vise à développer des mécanismes ciblés d'extraction d'information, dont l'utilisation sera préalable à l'application d'outil d'aide à la décision dans le domaine des collaborations inter-entreprises. La contribution est basée sur une représentation sémantique de l'information en se basant sur les ontologies, les liens sémantiques et un traitement linguistique articulé sur l'utilisation des patrons syntaxiques. Deux mécanismes d'extraction d'information sont mis en place, l'un orienté sur l'identification des secteurs d'activités des entreprises et l'autre sur le repérage de leurs compétences

Neural Network Based Text Mining to Discover Enterprise Networks

International audienc

Dispositifs de recherche et de traitement de l'information en vue d'une aide à la constitution de réseaux d'entreprises

Le contexte industriel indissociable de l évolution des Technologies de l Information et de la Communication donne naissance aujourd hui à de nouvelles formes d organisations fortement basées sur les collaborations inter-entreprises. Dans ce contexte de réseaux collaboratifs, la qualité de l émergence de nouveaux partenariats dépend largement des dispositifs de traitement et de partage de l information. La recherche d information pertinentes caractérisant les entreprises devient un outil indispensable aux managers et aux divers acteurs économiques, en vue de détecter des liens de collaboration potentiels. Dans le cadre de ces travaux de thèse, nous avons ciblé la complémentarité des activités et la similarité des compétences comme informations clés destinées à analyser les opportunités d émergences de collaborations inter-entreprises. Ce travail de recherche s inscrit dans le cadre de la mise en oeuvre de systèmes de recherche et d extraction automatique d information à partir du web (site web des entreprises). L objectif est de répondre aux besoins d un environnement informationnel ouvert, concernant les entreprises. La thèse vise à développer des mécanismes ciblés d extraction d information, dont l utilisation sera préalable à l application d outil d aide à la décision dans le domaine des collaborations inter-entreprises. La contribution est basée sur une représentation sémantique de l information en se basant sur les ontologies, les liens sémantiques et un traitement linguistique articulé sur l utilisation des patrons syntaxiques. Deux mécanismes d extraction d information sont mis en place, l un orienté sur l identification des secteurs d activités des entreprises et l autre sur le repérage de leurs compétences.The indissociable industrial context of the evolution of Communication and Information Technologies today brings new forms of organizations strongly based on collaborations between firms. In this context of collaborative networks, the quality emergence of the new partnerships depends largely on the treatment and the share of information. Within the framework of virtual organisations, we are developing a decision support approach to assist the identification of collaborative corporate networks. This approach is based on an automated procedure of information extraction aiming to identify key features of potential partners. The added value of this research is to operate in an "open universe" of potential partners, using the company s public web sites as the main source of information. The key features we are extracting concern activity fields and competencies of the firms. This research consists in the realisation of search systems of automatic extraction of information starting from theWeb (web site of the companies). The objective is to meet the needs for an opened informational environment, concerning the companies. The thesis aims at developing targeted mechanisms of extraction of information, which will be used preliminary to the application of decision-making tools aid in the field of inter-company collaborations between firms. The contribution is based on a major semantic representation of information while being based on the semantic ontology, bonds and a linguistic treatment articulated around the use of the syntactic pattern. Two mechanisms of information extraction are installed, one directed on the identification of the sectors lines of business and the other directed on the extraction of companies competences.ST ETIENNE-ENS des Mines (422182304) / SudocSudocFranceF

A promising combination of approaches for solving complex text classification tasks: application to the classification of scientific papers into patents classes

International audienc

UNICOMP: Identification of Enterprise Competencies to Build Collaborative Networks

International audienceIn a context of decision-aid to support the identification of collaborative networks, this paper focuses on extracting essential facets of firm competencies. Due to the complexity of the notion of competence, this contribution is based on a semantic representation of information using semantic ontology, bonds and a linguistic treatment based on the utilization of syntactic patterns. To identify enterprise competencies, the UNICOMP system uses company web sites as information source, as well as a general ontology of competencies as semantic resource

Construction et usage d'une ontologie de compétences pour l'identification de réseaux collaboratifs d'entreprises

National audienceLa finalité de ce travail de recherche est de contribuer à la mise en oeuvre d'aides à la décision pour la constitution de réseaux collaboratifs d'entreprises. Notre contribution se focalise sur les mécanismes d'extraction d'information utilisés préalablement aux outils décisionnels. Comme hypothèse de base, nous travaillons sur un univers ouvert de partenaires, constitué par le réseau internet. Les travaux développés dans ce papier visent à extraire des informations clés sur les compétences des partenaires potentiels, en vue d'analyser ultérieurement la similarité entre les compétences d'entreprises. Cette similarité de compétences est l'un des paramètres à prendre en compte dans la recherche de réseaux collaboratifs. L'objectif de l'article est de mettre en évidence la méthode de construction d'une ontologie des compétences adoptée pour ce travail, puis de proposer un formalisme basé sur les " patterns " destiné à utiliser cette ontologie en vue d'extraire des traces de compétences d'entreprises

Competence mining for collaborative virtual enterprise

Part 13: Mining Approaches in Collaborative NetworksInternational audienceIn a context of decision-aid to support the identification of collaborative networks, this paper focuses on extracting essential facets of firm competencies. We present an approach for enrichment of competence ontology, based on two steps where a novel effective filtering step is utilized. First we extract the correlation between terms of a learning dataset using the generation of association rules. Second we retain the relevant new concepts using an extracted semantic information. The suggested approach was tested on an ontology of mechanical industry competencies. Experiments were performed on real data, which show the usefulness of our approach