Construction d'une ressource termino-ontologique multilingue pour le domaine de la cuisine et de la nutrition

Building a multilingual termino-ontological resource for food and nutrition domains

• Auteur / Autrice : Nadezda Bebeshina-Clairet
• Direction : Sylvie Despres, Mathieu Lafourcade
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique Biomédicale
• Date : Soutenance le 29/01/2019
• Etablissement(s) : Sorbonne Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Galilée (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIMICS (2014-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hervé Blanchon, Christophe Roche, Thierry Charnois, Andon Tchechmedjiev, François Brown de Colstoun
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hervé Blanchon, Christophe Roche

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ontologie

Systèmes experts (informatique)

Langages de programmation -- Sémantique

Traitement automatique du langage naturel

Mots clés libres

Traitement automatique des langues (TAL)

Acquisition des connaissances

Sémantique des langues naturelles

Termino-ontologie

Natural Language Processing (NLP)

Knowledge acquisition

Natural language semantics

Résumé

Le présent travail de recherche s'attache à montrer comment un réseau lexico-sémantique multilingue pour un domaine de spécialité peut être construit et utilisé pour accompagner la modélisation ontologique. Le construction ontologique est un processus coûteux souvent réalisé manuellement dans suivant une démarche descendante. Dans le même temps, les ressources de connaissance non ontologiques sont de plus en plus matures et disponibles. Parmi ces dernières, les réseaux lexico-sémantiques peuvent être exploités pour modéliser les connaissances d'un domaine de spécialité donné de façon explicite du point de vue sémantique, y compris en ce qui concerne les raffinements de sens. Lorsque l'on dispose d'un réseau lexico-sémantique de spécialité de ce type, une ressource médiatrice peut être extraite à partir de celui ci et vue comme une projection d'un modèle de structuration des connaissances donné (en particulier, modèle d'ontologie) sur le réseau. Une telle ressource médiatrice peut servir de support à la construction ontologique par les experts humains dans le cadre d'acquisition des connaissances du domaine et modélisation des structures ontologiques. Ce travail exploite les techniques d'intelligence artificielle avec un accent mis sur l'apprentissage permanent (la ressource décrite dans le présent mémoire est constamment améliorée par les processus qui l'utilisent) et des approches à la construction ontologique à partir des textes qui passent par une étape de structuration de connaissance intermédiaire sous forme d'une termine-ontologie.

The present research work is intended to show how a domain specific lexical semantic network can be built in an industrial context and how it can be used in order to assist ontology modeling. Ontology building is a costly process often done manually. ln the same time, non ontological knowledge resources are available and mature. Among those, lexical semantic networks can be exploited in order to model domain specific knowledge in a semantically explicit way with sense refinements and concern multiple languages. Given such domain specific multilingual lexical semantic network, a mediatory terminological and ontological resource can be extracted from this network and viewed as a projection of a given knowledge mode! (i.e. ontology) onto the domain specific lexical semantic network. Such mediatory resource can support the top down ontology building process as it contains ontological structures that can be used by the human experts during knowledge acquisition and modeling. This work stems from the artificial intelligence approach focused on permanent learning (the network is continuously improved by the processes it is used by) and from text based ontology building approaches.