Thèse soutenue

Représentations vectorielles et apprentissage automatique pour l’alignement d’entités textuelles et de concepts d’ontologie : application à la biologie
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Auteur / Autrice : Arnaud Ferré
Direction : Claire NédellecPierre Zweigenbaum
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 24/05/2019
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mathématiques et Informatique Appliquées  du Génome à l'Environnement (Jouy-en-Josas, Yvelines) - Laboratoire d'informatique pour la mécanique et les sciences de l'ingénieur (Orsay, Essonne ; 1972-2020)
: Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : Alexandre Allauzen
Examinateurs / Examinatrices : Claire Nédellec, Pierre Zweigenbaum, Alexandre Allauzen, Nathalie Aussenac-Gilles, Emmanuel Morin, Vincent Claveau
Rapporteurs / Rapporteuses : Nathalie Aussenac-Gilles, Emmanuel Morin

Résumé

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L'augmentation considérable de la quantité des données textuelles rend aujourd’hui difficile leur analyse sans l’assistance d’outils. Or, un texte rédigé en langue naturelle est une donnée non-structurée, c’est-à-dire qu’elle n’est pas interprétable par un programme informatique spécialisé, sans lequel les informations des textes restent largement sous-exploitées. Parmi les outils d’extraction automatique d’information, nous nous intéressons aux méthodes d’interprétation automatique de texte pour la tâche de normalisation d’entité qui consiste en la mise en correspondance automatique des mentions d’entités de textes avec des concepts d’un référentiel. Pour réaliser cette tâche, nous proposons une nouvelle approche par alignement de deux types de représentations vectorielles d’entités capturant une partie de leur sens : les plongements lexicaux pour les mentions textuelles et des “plongements ontologiques” pour les concepts, conçus spécifiquement pour ce travail. L’alignement entre les deux se fait par apprentissage supervisé. Les méthodes développées ont été évaluées avec un jeu de données de référence du domaine biologique et elles représentent aujourd’hui l’état de l’art pour ce jeu de données. Ces méthodes sont intégrées dans une suite logicielle de traitement automatique des langues et les codes sont partagés librement.