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| Titre : | Modélisation ontologique pour l'acquisition et la modélisation progressive des connaissances. | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Nassim Abdeldjallal Otmani ; M. SI-MOHAMMED, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi Ouzou : UMMTO - FGEI | | Année de publication : | 2019 | | Importance : | 148 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Acquisition des connaissances Ontologies Représentation des connaissances Traitement automatique de textes Raisonnement Intelligence artificielle Apprentissage automatique. | | Résumé : | Pour répondre aux besoins grandissants en connaissances des systèmes informatiques, qui visent à automatiser des tâches humaines, l'expertise humaine doit être capturée et mise à leur disposition. L'acquisition de connaissances est le processus d'élucidation suivi d'une phase de modélisation des connaissances dans une représentation formelle traitable par les machines. Ce processus est coûteux en temps et en effort car il est souvent effectué manuellement.
Grâce aux progrès réalisés dans le domaine de la compréhension automatique des langues naturelles, l'automatisation de l'acquisition de connaissances contenues dans des documents textuels est devenue envisageable mais toujours sujette à deux principaux défis. Le premier est lié à l'ambiguïté intrinsèque des langues naturelles telle que la polysémie. Le second est en relation avec la détention de connaissances contextuelles de qualité et en quantité pour pouvoir comprendre convenablement les textes.
Dans ce travail de recherche, nous nous focalisons particulièrement sur la deuxième problématique. Nous prenons appui sur le domaine de l'aide au diagnostic médical par l'assistance à la communication patient/médecin dans le contexte de la médecine à distance. En effet, chaque discipline possède son propre vocabulaire que les experts utilisent pour décrire d'une manière précise et non ambiguë les concepts du domaine. Les profanes qui manquent de connaissances peineront à comprendre et générer des textes qui traitent de ce domaine. Par exemple, un patient profane aura des difficultés à comprendre un rapport médical contenant des termes experts ou à décrire précisément ses symptômes au médecin.
L'objectif de cette thèse est de proposer une approche qui exploite les ontologies comme moyen de représentation de connaissances pour améliorer l'acquisition des connaissances contenues dans des documents textuels. Aujourd'hui, les outils médicaux tels que les systèmes de questions/réponses, qui permettent aux internautes de poster des questions et aux médecins de leur proposer des réponses, prolifèrent sur le Web. Vu le temps restreint des médecins, et la contrainte de non présence physique sur place du patient, il est judicieux de bien savoir communiquer et rédiger des questions complètes et précises dans ce contexte. Or, l'écart entre les connaissances médicales et celle d'un internaute profane rend cette tâche difficile.
Nous avons choisi d'appliquer l'approche au domaine médical pour structurer et améliorer les échanges entre médecins-patients. Nous avons collecté un ensemble de messages textuels postés par des internautes sur des forums médicaux. Ces documents contiennent principalement des questions médicales. Nous avons représenté chaque post sous forme d'un modèle conceptuel. Ces modèles partageaient des structures récurrentes que nous avons généralisées en un méta modèle générique qui décrit la structure générale des questions médicales. Le méta modèle permet de fluidifier les échanges entre les internautes profanes et les médecins. Il décrit les connaissances de base qui doivent être contenues dans une question médicale pour qu'un médecin puisse proposer une réponse.
Pour évaluer l'approche et la comparer avec d'autres méthodes nous avons développé un prototype qui permet d'interpréter les questions médicales. Le corpus CLEF 2013 a été utilisé pour évaluer la capacité du prototype à reconnaître les concepts médicaux dans des descriptions médicales. Le système a obtenu une F-mesure de 0.79 le classant à la tête de la liste des méthodes présentées dans CLEF 2013, démontrant ainsi l'efficacité de l'approche. | | En ligne : | D:\CD.THESE.2018\CD . DOC\OTMANI NASSIM A.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34267 |
Modélisation ontologique pour l'acquisition et la modélisation progressive des connaissances. [theses et memoires] / Nassim Abdeldjallal Otmani ; M. SI-MOHAMMED, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO - FGEI, 2019 . - 148 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Acquisition des connaissances Ontologies Représentation des connaissances Traitement automatique de textes Raisonnement Intelligence artificielle Apprentissage automatique. | | Résumé : | Pour répondre aux besoins grandissants en connaissances des systèmes informatiques, qui visent à automatiser des tâches humaines, l'expertise humaine doit être capturée et mise à leur disposition. L'acquisition de connaissances est le processus d'élucidation suivi d'une phase de modélisation des connaissances dans une représentation formelle traitable par les machines. Ce processus est coûteux en temps et en effort car il est souvent effectué manuellement.
Grâce aux progrès réalisés dans le domaine de la compréhension automatique des langues naturelles, l'automatisation de l'acquisition de connaissances contenues dans des documents textuels est devenue envisageable mais toujours sujette à deux principaux défis. Le premier est lié à l'ambiguïté intrinsèque des langues naturelles telle que la polysémie. Le second est en relation avec la détention de connaissances contextuelles de qualité et en quantité pour pouvoir comprendre convenablement les textes.
Dans ce travail de recherche, nous nous focalisons particulièrement sur la deuxième problématique. Nous prenons appui sur le domaine de l'aide au diagnostic médical par l'assistance à la communication patient/médecin dans le contexte de la médecine à distance. En effet, chaque discipline possède son propre vocabulaire que les experts utilisent pour décrire d'une manière précise et non ambiguë les concepts du domaine. Les profanes qui manquent de connaissances peineront à comprendre et générer des textes qui traitent de ce domaine. Par exemple, un patient profane aura des difficultés à comprendre un rapport médical contenant des termes experts ou à décrire précisément ses symptômes au médecin.
L'objectif de cette thèse est de proposer une approche qui exploite les ontologies comme moyen de représentation de connaissances pour améliorer l'acquisition des connaissances contenues dans des documents textuels. Aujourd'hui, les outils médicaux tels que les systèmes de questions/réponses, qui permettent aux internautes de poster des questions et aux médecins de leur proposer des réponses, prolifèrent sur le Web. Vu le temps restreint des médecins, et la contrainte de non présence physique sur place du patient, il est judicieux de bien savoir communiquer et rédiger des questions complètes et précises dans ce contexte. Or, l'écart entre les connaissances médicales et celle d'un internaute profane rend cette tâche difficile.
Nous avons choisi d'appliquer l'approche au domaine médical pour structurer et améliorer les échanges entre médecins-patients. Nous avons collecté un ensemble de messages textuels postés par des internautes sur des forums médicaux. Ces documents contiennent principalement des questions médicales. Nous avons représenté chaque post sous forme d'un modèle conceptuel. Ces modèles partageaient des structures récurrentes que nous avons généralisées en un méta modèle générique qui décrit la structure générale des questions médicales. Le méta modèle permet de fluidifier les échanges entre les internautes profanes et les médecins. Il décrit les connaissances de base qui doivent être contenues dans une question médicale pour qu'un médecin puisse proposer une réponse.
Pour évaluer l'approche et la comparer avec d'autres méthodes nous avons développé un prototype qui permet d'interpréter les questions médicales. Le corpus CLEF 2013 a été utilisé pour évaluer la capacité du prototype à reconnaître les concepts médicaux dans des descriptions médicales. Le système a obtenu une F-mesure de 0.79 le classant à la tête de la liste des méthodes présentées dans CLEF 2013, démontrant ainsi l'efficacité de l'approche. | | En ligne : | D:\CD.THESE.2018\CD . DOC\OTMANI NASSIM A.PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=34267 |
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