Raisonnement qualitatif spatio-temporel à partir de cas textuels

Reasoning with qualitative spatial and temporal textual cases

• Auteur / Autrice : Valmi Dufour-Lussier
• Direction : Jean Lieber, Florence Le Ber
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 07/10/2014
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
• Jury : Président / Présidente : Isabelle Bloch
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claire Gardent
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Luc Lamontagne, Mirjam Minor

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes conversationnels (informatique)

Théorie de Dempster-Shafer

Raisonnement par cas

Physique qualitative

Traitement automatique du langage naturel

Mots clés libres

Algèbre qualitative

Adaptation

Génération de texte

Raisonnement à partir de cas

Raisonnement temporel

Révision des croyances

Traitement automatique des langues

Adaptation

Belief revision

Case-Based reasoning

Qualitative algebra

Natural language processing

Temporal reasoning

Text generation

Résumé

Cette thèse propose un modèle permettant la mise en œuvre d'un système de raisonnement à partir de cas capable d'adapter des procédures représentées sous forme de texte en langue naturelle, en réponse à des requêtes d'utilisateurs. Bien que les cas et les solutions soient sous forme textuelle, l'adaptation elle-même est d'abord appliquée à un réseau de contraintes temporelles exprimées à l'aide d'une algèbre qualitative, grâce à l'utilisation d'un opérateur de révision des croyances. Des méthodes de traitement automatique des langues sont utilisées pour acquérir les représentations algébriques des cas ainsi que pour regénérer le texte à partir du résultat de l'adaptation

This thesis proposes a practical model making it possible to implement a case-based reasoning system that adapts processes represented as natural language text in response to user queries. While the cases and the solutions are in textual form, the adaptation itself is performed on networks of temporal constraints expressed with a qualitative algebra, using a belief revision operator. Natural language processing methods are used to acquire case representations and to regenerate text based on the adaptation result