Recherche Avancée

Thèse soutenue

Développement d'une interface conviviale pour l'interrogation en langage naturel d'une base de données avec utilisation des concepts et des moyens de l'intelligence artificielle

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Pascal Pujo
Direction : Christian Fluhr
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées. Électronique
Date : Soutenance en 1989
Etablissement(s) : Paris 11

Résumé

FR

L'objet de ce travail est le développement d'une interface conviviale en langage naturel pour l'interrogation d'une base de données relationnelle. Le système réalisé se différencie des approches habituelles par son architecture intégrée, la gestion du modèle relationnel étant sous le contrôle total de l'interface. La première étape du travail a consisté à élaborer les procédures de gestion des données et d'analyse des requêtes. Ceci met en jeu de façon intensive les informations sémantiques issues de la modélisation conceptuelle de l'univers interrogé. La couverture linguistique est améliorée par un affinage de l'analyse syntaxique au moyen d'une grammaire hors­ contexte. Mais il paraît nécessaire d'offrir des fonctionnalités renforçant la convivialité de l'interface. Tout d'abord, l'interprétation du langage naturel s'accompagne d'explications : cela permet de vérifier la pertinence de la réponse obtenue. A la différence de la paraphrase, le suivi de ces explications a un caractère didactique intéressant pour des utilisateurs débutants. Ensuite, la structure intégrée a l'avantage de faciliter les échanges d'informations entre l'analyseur des requêtes et la base de données : ceci permet la mise en œuvre aisée de procédures tolérant certaines erreurs susceptibles d'apparaître dans les requêtes des utilisateurs :• erreurs lexicales (fautes de frappe, d'orthographe) : leur traitement fait appel à un algorithme original qui tient compte des contraintes sémantiques de la question pour ne proposer que des corrections «intelligentes» ;• erreurs sémantiques (raccourcis de la langue naturelle, présuppositions erronées). L'architecture retenue autorise l'appel à ces fonctionnalités correctives au cours de la phase d'interprétation de la question, et non, comme bien souvent, après l'échec de celle-ci. Enfin, la maîtrise de l'organisation des données permet d'envisager l'évolution du système pour manipuler des objets complexes d'une part et pour adjoindre aux informations extensionnelles une base intensionnelle de façon à fournir un comportement déductif.