Représentation et découverte de connaissances textuelles sensibles au contexte

Context-aware Textual Knowledge Representation and Discovery

• Auteur / Autrice : Nour Matta
• Direction : Nada Matta
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Systèmes SocioTechniques
• Date : Soutenance le 13/12/2023
• Etablissement(s) : Troyes
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Troyes, Aube)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Namkin
• Partenaire(s) de recherche : Organisme français de financement de la recherche publique : Association nationale de la recherche technique (France)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique et Société Numérique / LIST3N
• Jury : Président / Présidente : Hichem Snoussi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nada Matta, Hichem Snoussi, Laurent Geneste, Chirine Ghedira-Guegan, Sylvie Despres, Nelson Tenório Jr
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Geneste, Chirine Ghedira-Guegan

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement automatique du langage naturel

Représentation des connaissances

Informatique sensible au contexte

Mots clés libres

Informatique sensible au contexte

Représentation des connaissances

Traitement automatique du langage naturel

Context-aware computing

Knowledge representation

Natural language processing (computer science)

Résumé

Durant la Grèce antique, Aristote définit la connaissance comme le résultat d’un processus de raisonnement basé sur la perception du monde selon lequel la connaissance n’est pas innée mais elle s'acquiert. Bachimont précise qu'il s'agit du sens donné à un symbole dans un contexte précis ou par rapport à une référence. Il faut donc considérer le contexte à partir duquel ces informations ont été extraites, afin de déterminer la signification, l'impact et l'évolution qui se sont produits pour être en mesure de faire du raisonnement. Nous avons ainsi formulé notre problématique de recherche comme un processus d’aide à la décision qui s’appuie sur la découverte de connaissances à partir de données textuelles dédiées à l’activité : extraction, représentation et analyse d’impact. Nous nous sommes concentrés sur la dépendance contextuelle de la sémantique des mots dans les textes, l'analyse de l'aspect temporalité associée à l'information extraite et les approches utilisées pour collecter des informations connexes et permettre des comparaisons d'un point de vue temporel et sémantique. Nous nous sommes intéressés à la sensibilité au contexte, un domaine de l'informatique qui vise à permettre aux systèmes de s'adapter à un environnement changeant et proposons une approche sensible au contexte, où nous avons identifié plusieurs éléments visant à caractériser le contexte au sein d'un texte. Nous avons également fourni des méthodes pour extraire ces éléments du contexte et le réseau sémantique représentant leurs relations.

In ancient Greece, Aristotle defined knowledge as the result of a reasoning process based on the perception of the world arguing that knowledge is not innate but is learned. On the other hand, Bachimont stated that it's the meaning assigned to a symbol based on a reference or in a specific context. Therefore, the data extracted from a text has a meaning, an impact, or a value in the context of where it was extracted. When dealing with textual knowledge discovery in order to enhance decision support systems, one must consider the context from which this information was extracted, in order to determine the meaning, the impact, and the changes, that have occurred and be able to build strategies. Hence, we formulated our research problem as a decision-support process that relies on Knowledge Discovery from Textual Data dedicated to the activity: extraction, representation, and impact analysis. We focused on the context-dependency of the words semantic in texts, the analysis of the temporality factor of information states, and the approaches used for gathering related information and enabling a comparison between them from a temporal and a semantic point of view. We took an interest in context awareness, a field in computer science that aims to enable systems the ability to adapt to a changing environment and propose a context-aware approach, where we identified multiple context elements that aim to characterize the context within a text. We also provided methods to extract these context elements and the semantic network representing their relationships.