Apprentissage d'espaces prétopologiques pour l'extraction de connaissances structurées

Learning pretopological spaces for structured knowledge acquisition

• Auteur / Autrice : Gaëtan Caillaut
• Direction : Guillaume Cleuziou
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/12/2019
• Etablissement(s) : Orléans
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique fondamentale d'Orléans (Orléans ; 1987-....)
• Jury : Président / Présidente : Christel Vrain
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christel Vrain, Christine Largeron, Emmanuel Viennet, Nicolas Dugué, Nicolas Labroche
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Christine Largeron, Emmanuel Viennet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse du discours -- Informatique

Réseaux sociaux (Internet)

Technologies de l'information et de la communication

Systèmes complexes

Traitement d'images

Apprentissage automatique

Graphes topologiques, Théorie des

Mots clés libres

Prétopologie

Apprentissage automatique

Structuration de données

Apprentissage multi-instances

Réseaux complexes

Traitement automatique de la langue

Pretopology

Machine learning

Structuring model

Multi-Instance learning

Complex networks

Natural language processing

Résumé

La prétopologie est une théorie mathématique visant à relaxer les axiomes régissant la théorie, bien connue, de la topologie. L'affaiblissement de cette axiomatique passe principalement par la redéfinition de l'opérateur d'adhérence qui, en topologie, est idempotent. La non-idempotence de l'opérateur d'adhérence prétopologique offre un cadre de travail plus pertinent pour la modélisation de phénomènes variés, par exemple des processus itératifs évoluant au cours du temps. La prétopologie est le fruit de la généralisation de plusieurs concepts, parmi lesquels la topologie mais aussi la théorie des graphes. Cette thèse comprend quatre parties majeures. La première partie consiste en une introduction du cadre théorique de la prétopologie puis à une mise en lumière de plusieurs applications de la prétopologie dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'analyse d'images ou encore l'étude des systèmes complexes. La seconde partie permettra de poser et de définir la modélisation logique et multi-critères d'un espace prétopologique sur laquelle est basée cette thèse. Cette modélisation permet de définir des algorithmes d'apprentissage automatique de règles logiques afin de construire des espaces prétopologiques. Cette partie se focalisera sur l'apprentissage d'espaces prétopologiques non-restreints. L'étude des espaces prétopologiques non-restreints peut s'avérer incommode, notamment lorsque la population étudiée exhibe certaines propriétés structurelles pouvant être décrites dans un espace plus restreint et plus simple à appréhender. C'est pourquoi la troisième partie est dédiée à l'apprentissage d'espaces prétopologiques de type V. Ces espaces sont définis par une famille de préfiltres, ce qui impose une structure particulière. La méthode d'apprentissage, LPSMI, présentée dans cette partie, qui constitue la contribution majeure de cette thèse, tient compte de cette structure si particulière en exploitant le concept d'apprentissage multi-instances. Enfin la dernière partie décrit plusieurs cas d'applications du cadre théorique proposé dans cette thèse. Ainsi, des applications à l'extraction de taxonomies lexicales, à la détection de communautés ainsi qu'à l'ordonnancement d'évènements temporels sont présentées et permettent de montrer l'intérêt, la souplesse et la pertinence de la prétopologie et de l'apprentissage d'espaces prétopologiques dans des domaines variés.

Pretopology is a mathematical theory whose goal is to relax the set of axioms governing the well known topology theory. Weakening the set of axioms mainly consists in redefining the pseudo-closure operator which is idempotent in topology. The non-idempotence of the pretopological pseudo-closure operator offers an appropriate framework for the modeling of various phenomena, such as iterative processes evolving throughout time. Pretopology is the outcome of the generalisation of several concepts, amongst topology but also graph theory. This thesis is divided in four main parts. The first one is an introduction to the theoretical framework of the pretopology, as well as an overview of several applications in domains where the pretopology theory shines, such as machine learning, image processing or complex systems analysis.The second part will settle the logical modeling of pretopological spaces which allows to define pretopological spaces by a logical and multi-criteria combination. This modeling enables learning algorithms to define pretopological spaces by learning a logical formula. This part will also present an unrestricted pretopological spaces learning algorithm. Unrestricted pretopological spaces can be quite hard to manipulate, especially when the studied population has some structural properties that can be described in a more restricted space. This is why the third part is dedicated to the automatic learning of pretopological spaces of type V. These spaces are defined by a set of prefilters which impose a particular structure. The LPSMI algorithm, which is the main contribution of this work, is presented in this part. This algorithm relies on the multi-instance learning principles to accurately capture the structural properties of pretopological spaces of type V. Finally, the last part consists of multiple applications of the theoretical framework presented in this thesis. Applications to lexical taxonomies extraction, community detection and extraction of temporal relations, as part of a NLP process, will be presented in order to show the usefulness, the relevance and the flexibility of pretopological spaces learning.