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Généralisation de structures prédicatives. Application à l'analyse de l'information

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Généralisation de structures prédicatives. Application à l'analyse de l'information

Auteurs : Nicolas Capponi

Source :

RBID : CRIN:capponi99a

English descriptors

Abstract

Nous présentons dans ce mémoire une méthode originale de structuration de structures prédicatives par généralisation, que nous appliquons ensuite à l'analyse du contenu informationnel de textes scientifiques. Dans une première partie, nous présentons notre méthode de généralisation de structures prédicatives. Une étude des méthodes de généralisation existantes, principalement issues du domaine de la classification conceptuelle, montre qu'aucune solution satisfaisante n'est proposée pour la prise en compte de telles structures. Nous nous appuyons sur le formalismes des logiques de descriptions pour représenter puis généraliser des structures prédicatives. La méthode repose sur une opération élémentaire de calcul de plus petit subsumant commun d'un ensemble de concepts et sur un ensemble d'heuristiques prenant en compte la spécificité des structures prédicatives. Dans une deuxième partie, nous montrons comment appliquer notre méthode de généralisation à l'analyse de l'information. Nous détaillons le processus d'analyse de l'information, qui permet de proposer une vue synthétique de documents textuels, et qui repose sur une chaîne de traitement de ces documents. Nous montrons en particulier la nécessité d'une approche terminologique, et proposons l'utilisation de structures prédicatives comme moyen d'améliorer la finesse de l'analyse. Une expérimentation sur un corpus de résumés du domaine de l'agriculture, avec un expert documentaliste, constitue une première évaluation de notre processus de généralisation dans le cadre de l'analyse de l'information : le résultat est un accès plus efficace et plus pertinent aux informations contenues dans un corpus volumineux de textes scientifiques, grâce à une vue synthétique de ces textes.


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