Thèse soutenue

Un système de générations de descriptions argumentées
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Auteur / Autrice : Sara Boutouhami
Direction : Daniel Kayser
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2010
Etablissement(s) : Paris 13

Mots clés

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Résumé

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Dans la présente thèse, nous nous intéressons à l’expression d’argumentations en Langue Naturelle (LN). Notre travail a deux motivations : une motivation théorique qui consiste à comprendre et simuler le raisonnement de bon sens sous-jacent au processus argumentatif et à clarifier l’intuition qui permet de distinguer entre une bonne et une mauvaise argumentation ; et une motivation pratique : contribuer, à terme, à une assistance à la rédaction de descriptions textuelles "bien" argumentées. L’objectif de cette thèse est la réalisation d’un système qui permet de générer une description argumentée qui soit la plus favorable possible pour l’un des protagonistes de l’accident. Dans ce travail, nous faisons coopérer dans une même architecture divers moyens relevant aussi bien du volet raisonnement que du volet langage. L’idée étant de tirer profit des avancées de l’Intelligence Artificielle en termes de formalisation de raisonnement pour reproduire une forme fondamentale de l'argumentation, utilisée par les humains au quotidien et qui puise une grande partie de sa force dans le caractère flexible et subjectif de la LN. Pour la représentation des connaissances et le raisonnement, nous avons défini un langage de premier ordre réifié qui tient compte de certaines modalités utiles, de l’information temporelle et d’inférences non-monotones exprimées à l’aide d’un fragment de la logique des défauts de Reiter. Pour la mise en œuvre, nous avons utilisé le paradigme Answer Set Programming en traduisant nos règles d’inférence en un programme logique étendu exprimé dans le langage Smodels. Enfin, afin de valider la qualité des descriptions générées par notre système, nous avons fait appel à une expérience psychologique avec l’aide de spécialistes en Psychologie cognitive. Les résultats de cette expérience sont encourageants et ont globalement confirmé la pertinence des stratégies argumentatives que nous avons simulées.