Apprentissage actif pour la découverte d'axiomes

Active learning for axiom discovery

• Auteur / Autrice : Ali Ballout
• Direction : Andrea Tettamanzi, Célia Da Costa Pereira
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 24/06/2024
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Fabien Gandon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Andrea Tettamanzi, Célia Da Costa Pereira, Fabien Gandon, Salem Benferhat, Dario Malchiodi, Federico Ulliana
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Salem Benferhat, Dario Malchiodi, Federico Ulliana

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modélisation prédictive

Ontologies (informatique)

Web sémantique

Axiomes

Apprentissage automatique

Mots clés libres

Apprentissage automatique

Raisonnement symbolique

Axiomes

Bottleneck de l’acquisition des connaissances

Web sémantique

Apprentissage actif

Ontologies

Processus heuristiques

Bases de connaissances

Modèles prédictif

Raisonnement computationnel

Efficacité des algorithmes

Données étiquetées

Raisonnement automatisé

Démonstration automatisée de théorèmes

Découverte de connaissances

Machine learning

Symbolic reasoning

Axioms

Knowledge acquisition bottleneck

Semantic Web

Active learning

Ontologies

Heuristic processes

Predictive model

Computational reasoning

Algorithm efficiency

Labeled data

Automated reasoning

Automated theorem proving

Knowledge discovery

Knowledge bases

Résumé

Cette thèse aborde le défi de l'évaluation des formules logiques candidates, avec un accent particulier sur les axiomes, en combinant de manière synergique l'apprentissage automatique et le raisonnement symbolique. Cette approche innovante facilite la découverte automatique d'axiomes, principalement dans la phase d'évaluation des axiomes candidats générés. La recherche vise à résoudre le problème de la validation efficace et précise de ces candidats dans le contexte plus large de l'acquisition de connaissances sur le Web sémantique.Reconnaissant l'importance des heuristiques de génération existantes pour les axiomes candidats, cette recherche se concentre sur l'avancement de la phase d'évaluation de ces candidats. Notre approche consiste à utiliser ces candidats basés sur des heuristiques, puis à évaluer leur compatibilité et leur cohérence avec les bases de connaissances existantes. Le processus d'évaluation, qui nécessite généralement beaucoup de calculs, est révolutionné par le développement d'un modèle prédictif qui évalue efficacement l'adéquation de ces axiomes en tant que substitut du raisonnement traditionnel. Ce modèle innovant réduit considérablement les exigences en matière de calcul, en utilisant le raisonnement comme un ''oracle'' occasionnel pour classer les axiomes complexes lorsque cela est nécessaire.L'apprentissage actif joue un rôle essentiel dans ce cadre. Il permet à l'algorithme d'apprentissage automatique de sélectionner des données spécifiques pour l'apprentissage, améliorant ainsi son efficacité et sa précision avec un minimum de données étiquetées. La thèse démontre cette approche dans le contexte du Web sémantique, où le raisonneur joue le rôle d'''oracle'' et où les nouveaux axiomes potentiels représentent des données non étiquetées.Cette recherche contribue de manière significative aux domaines du raisonnement automatique, du traitement du langage naturel et au-delà, en ouvrant de nouvelles possibilités dans des domaines tels que la bio-informatique et la preuve automatique de théorèmes. En mariant efficacement l'apprentissage automatique et le raisonnement symbolique, ces travaux ouvrent la voie à des processus de découverte de connaissances plus sophistiqués et autonomes, annonçant un changement de paradigme dans la manière dont nous abordons et exploitons la vaste étendue de données sur le web sémantique.

This thesis addresses the challenge of evaluating candidate logical formulas, with a specific focus on axioms, by synergistically combining machine learning with symbolic reasoning. This innovative approach facilitates the automatic discovery of axioms, primarily in the evaluation phase of generated candidate axioms. The research aims to solve the issue of efficiently and accurately validating these candidates in the broader context of knowledge acquisition on the semantic Web.Recognizing the importance of existing generation heuristics for candidate axioms, this research focuses on advancing the evaluation phase of these candidates. Our approach involves utilizing these heuristic-based candidates and then evaluating their compatibility and consistency with existing knowledge bases. The evaluation process, which is typically computationally intensive, is revolutionized by developing a predictive model that effectively assesses the suitability of these axioms as a surrogate for traditional reasoning. This innovative model significantly reduces computational demands, employing reasoning as an occasional ''oracle'' to classify complex axioms where necessary.Active learning plays a pivotal role in this framework. It allows the machine learning algorithm to select specific data for learning, thereby improving its efficiency and accuracy with minimal labeled data. The thesis demonstrates this approach in the context of the semantic Web, where the reasoner acts as the ''oracle,'' and the potential new axioms represent unlabeled data.This research contributes significantly to the fields of automated reasoning, natural language processing, and beyond, opening up new possibilities in areas like bioinformatics and automated theorem proving. By effectively marrying machine learning with symbolic reasoning, this work paves the way for more sophisticated and autonomous knowledge discovery processes, heralding a paradigm shift in how we approach and leverage the vast expanse of data on the semantic Web.