Analyse semantique du langage naturel par construction de modeles

Natural language understanding by model building

• Auteur / Autrice : Marc Cavazza
• Direction : Jean-François Boisvieux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1991
• Etablissement(s) : Paris 7

Résumé

La comprehension automatique du langage naturel necessite un grand nombre de connaissances. Des connaissances linguistiques sont indispensables pour construire une representation informatique de la phase et des connaissances sur le monde de reference permettent d'effectuer les inferences indispensables a une bonne comprehension. Nous decrivons la realisation d'un analyseur semantique qui aborde ces deux aspects de la comprehension automatique en s'inspirant d'une theorie linguistique, la semantique componentielle differentielle, et d'une theorie cognitive, la theorie des modeles mentaux. Dans ce systeme, l'analyse d'une phrase se fait en deux temps: la premiere etape construit une representation conceptuelle de la phrase en prenant comme point de depart son arbre syntaxique. On utilise pour cela un lexique semantique et un ensemble de regles heuristiques traitant les phenomenes semantiques prealablement identifies au cours d'une etude de corpus. A partir de cette representation conceptuelle, on construit un modele de la situation decrite par la phrase. Ce modele represente les differents objets du discours et permet de simuler l'evolution du monde. Cette simulation est a la base des inferences de comprehension, les resultats de la simulation etant interpretes en termes de concepts du domaine. Ce programme a ete entierement implemente et a correctement analyse plusieurs dizaines de phrases extraites de comptes rendus medicaux. Nous presensons une premiere evaluation de cette approche ainsi que les applications envisageables a moyen terme