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Apprentissage d'un ensemble pré-structuré de concepts d'un domaine : l'outil Galex

Learning of the pre-structured concept set of a domain: the Galex tool
Nicolas Turenne

Résumés

La quantité d'information textuelle augmente de façon exponentielle aussi bien comme archives que documents de travail dans les organisations académiques, dans les administrations et dans les entreprises. Une solution pour structurer cette montagne de données textuelles est de construire un modèle de connaissances pour indexer cette information. L'acquisition de connaissances doit permettre d'extraire et classifier les données pour aboutir à une indexation conceptuelle. Traditionnellement les méthodes de classification d'analyse de données étaient adaptées pour des tables classiques de données de la forme objet/attribut/valeur. Nous présentons Galex (Graph Analyzer for LEXicometry) qui développe une structuration de la connaissance grâce à une méthode de clustering de termes. Cette structuration a pour but de synthétiser le contenu d'information présentant un intérêt majeur dans des applications de filtrage d'information ou de navigation hypertextuelle sur des documents similaires. Galex prend en compte la nature des données sur lesquelles il s'applique : le langage naturel. La complexité du langage naturel est bien connue : ambiguïté de sens, constructions grammaticales multiples de la phrase, style, création de termesá Nous montrons qu'à travers l'intégration de notions mal définies mais utiles telles que "concept", "ontologie" et "corpus", le clustering peut être amélioré par adjonctions de connaissances linguistiques. Nous basons notre approche sur des phénomènes typiques tels que des relations graphe-statistiques entre termes, des relations de schéma dans un contexte et la réduction canonique de formes variantes.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Nicolas Turenne, « Apprentissage d'un ensemble pré-structuré de concepts d'un domaine : l'outil Galex »Mathématiques et sciences humaines [En ligne], 148 | Hiver 1999, mis en ligne le 10 février 2006, consulté le 12 novembre 2024. URL : http://journals.openedition.org/msh/2788 ; DOI : https://doi.org/10.4000/msh.2788

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