Modélisation de connaissances à partir de textes pour une recherche d'information sémantique

Avec l'avènement d'Internet et des réseaux d'entreprise, les documents numériques ont subi de profondes transformations, tant dans la diversification de leur support (texte, image, son, vidéo), que dans la forte augmentation de leur nombre accessible informatiquement. La Recherche d'Information (RI) a alors pris une importance capitale : l'utilisateur en quête de données répondant à ses besoins veut disposer de logiciels capables d'exploiter les contenus textuels et de trouver automatiquement tout document pertinent pour la requête. Pour comparer selon leur sens requête et documents, la RI sémantique nécessite deux opérations préalables : l'obtention d'un modèle des connaissances manipulées et, grâce à lui, l'indexation sémantique des données textuelles. Dans ce mémoire, nous étudions les modèles de Ressources Termino-Ontologiques (RTO) adaptés à la RI et développons un formalisme qui, contrairement aux approches classiques, décrit explicitement la relation entre termes du lexique et concepts de l'ontologie, tout en respectant le standard OWL-DL. Nous abordons ensuite la problématique de maintenance d'une RTO pour la RI : quand un domaine évolue dans le temps, sa RTO correspondante doit être modifiée en conséquence. L'originalité de notre approche réside dans la mise en parallèle entre maintenance de RTO et indexation sémantique : l'ontographe définit des règles évaluant automatiquement la correction de la RTO en fonction des résultats d'indexation attendus ; appliquées aux documents à indexer, ces règles aident à repérer ceux qui témoignent de la nécessité de maintenance. L'outil présente alors ces documents avec des conseils de modification. Notre dernière contribution inclut notre formalisme de RTO et le cycle de maintenance au sein d'un processus global de RI sémantique. Nous nous intéressons notamment à la comparaison sémantique d'un document à une requête en langue naturelle. Nous proposons une mesure de similarité tenant compte de la proximité taxonomique de deux notions, ainsi que de la manière dont chacune est reliée sémantiquement à d'autres éléments. La pertinence de nos contributions a été principalement mise à l'épreuve par la réalisation et l'utilisation d'un prototype d'outil pour la RI sémantique dans le cadre d'un partenariat avec Actia, une société spécialiste du diagnostic automobile.With the spreading of Internet and local networks, numerical documents have been undergoing deep mutations, mainly due to the diversification of supports (text, image, sound, video) and their high number accessible by computers. Information Retrieval (IR) has thus become crucial: any user of a search engine wants it to be able to process textual contents to find automatically all documents relevant for their query. In order to compare a query with a document, semantic IR needs two prior operations to be carried out: obtaining a model for the handled knowledge and using it to index semantically the textual data. In this thesis, we study Ontological and Terminological Resources (OTR) adapted for IR and we develop a formalism which, unlike classical approaches, explicitly describes the relationship between terms and concepts, while respecting OWL-DL standard. Afterwards, we broach the topic of maintaining an OTR for IR: when a domain evolves in time, its corresponding OTR must be modified accordingly. The originality of our approach lies in the parallel computing of OTR maintenance and semantic indexing: the engineer can define rules which evaluate automatically the correctness of the OTR with respect to the expected indexing results; applied to the documents to be indexed, these rules help to spot the ones which show the necessity of maintaining the OTR. The tool then displays these documents with evolution advice. Our last contribution consists in integrating our OTR formalism and the maintenance cycle into a global semantic IR process. We especially focus on the semantic matching between a document and a keyword based query. We propose a semantic similarity measure which takes into account both the taxonomical proximity of two notions and the way each one is semantically connected to other entities. The relevance of our contributions was mainly tested by the implementation and use of a prototype tool for semantic IR as part of a partnership with ACTIA, a company specialized in automotive diagnosi

Ontologies et Recherche d'Information : une application au diagnostic automobile

International audienceCet article décrit les principes fondateurs et le fonctionnement global de TextViz, outil de recherche d'information (RI) sémantique utilisé dans le domaine du diagnostic automobile. Les bases d'incidents (répertoriant un ensemble de pannes connues) ont toujours été prisées par les constructeurs automobiles et les garagistes : elles permettent d'abord de capitaliser de la connaissance afin de pouvoir y accéder par la suite. Toutefois, avec une architecture des véhicules toujours plus complexe, les causes possibles d'une panne se sont vite multipliées, ce qui rend crucial le processus de RI. Se fondant sur un modèle limité de connaissances du diagnostic automobile, notre logiciel a pour but de faciliter les tâches de stockage et de recherche sémantiques d'information parmi un grand nombre de cas de pannes connus

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

Modélisation de connaissances à partir de textes pour une recherche d'information sémantique

TOULOUSE3-BU Sciences (315552104) / SudocSudocFranceF

Automated and Assisted Authoring of Serious Game Scenarios

ISBN 978-3-319-50339-4International audienceSerious games are one of the new learning tools used to teach complex procedures which are costly and hard to reproduce in traditional practical trainings. In our research, we are interested in serious games that teach industrial procedures involving both software tutorials and real world operations. Our objective is to introduce an authoring tool which assists trainers to model their serious game scenarios (i.e. both the activities to be performed and the associated pedagogical feedback) with as much expressiveness and efficiency as possible. In order to reach this goal, we have implemented several automatic features. The main one is a process that allows trainers to record entire parts of the scenario directly from an existing virtual environment and domain specific software. Scenarios can finally be generated automatically in a specific graphical representation and then in a Domain Specific Modelling Language without the need of specific computing skills

Serious Games Scenario Modeling for Non-Experts

The use of serious games and gamified softwares is a new and growing trend for training professionals in a wide variety of disciplines where procedures and decision-making are key (automotive diagnostic, surgery, etc). Serious Games are safer, less expensive and advocated to be more efficient. Unfortunately, there is a lack of methodology and tools adapted for non-computing experts to develop their own gamified learning scenarios. In this paper, we propose an approach allowing trainers to model professional activities in the form of serious games scenarios. Trainers are enabled to express their expertise using a domain specific graphical representation which will be implemented eventually in an easy-to-use authoring tool. The produced scenarios describe both the actions necessary for completing the professional procedure and the associated pedagogy to provide the learner with relevant educational feedback. The proposed approach specifies a model matching those requirements, and is illustrated by an application example in the automotive context. We intend to demonstrate that an appropriate model is likely to make scenario editing accessible to trainers who are not necessarily familiar with computer modeling in the first place