Étude d’un modèle d’inférence de connaissances à partir de textes
Résumé
Cet article propose une approche automatisée d’inférence de connaissances basée sur l’analyse de relations extraites à partir de textes. Son originalité repose sur la définition d’un cadre tenant compte (i) d’une structuration des objets étudiés (e.g. syntagmes nominaux) sous la forme d’un ordre partiel et (ii) de l’exploitation possible d’une connaissance a priori formalisée dans un modèle de connaissances de type ontologie (taxonomie). Ce cadre permet notamment de définir des règles de propagation de l’information basées sur la théorie des croyances afin d’inférer de nouvelles connaissances à partir des relations extraites. Bien qu’à portée plus large, notre approche est ici illustrée et évaluée au travers de la définition d’un système automatique exploitant des textes issus du Web afin de répondre à des questionnaires générés. Nous montrons notamment l’intérêt de structurer les extractions et le gain apporté par la prise en compte d’une connaissance a priori au sein d’une telle chaîne de traitement.