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Approche de recherche intelligente fondée sur le modèle des Topic Maps : application au domaine de la construction durable
No full textThe research work in this thesis is related to Topic Map construction and their use in semantic annotation of web resources in order to help users find relevant information in these resources. The amount of information sources available today is very huge and continuously increasing, for that, it is impossible to create and maintain manually a Topic Map to represent and organize all these information. Many Topic Maps building approaches can be found in the literature [Ellouze et al. 2008a]. However, none of these approaches takes as input multilingual document content. In addition, although Topic Maps are basically dedicated to users navigation and information search, no one approach takes into consideration users requests in the Topic Map building process. In this context, we have proposed ACTOM, a Topic Map building approach based on an automated process taking into account multilingual documents and Topic Map evolution according to content and usage changes. To enrich the Topic Map, we are based on a domain thesaurus and we propose also to explore all potential questions related to source documents in order to represent usage in the Topic Map. In our approach, we extend the Topic Map model that already exists by defining the usage links and a list of meta-properties associated to each Topic, these meta-properties are used in the Topic Map pruning process. In our approach ACTOM, we propose also to precise and enrich semantics of Topic Map links so, except occurrences links between Topics and resources, we classify Topic Map links in two different classes, those that we have called “ontological links” and those that we have named “usage links”.Cette thèse aborde les problématiques liées à la construction de Topic Maps et à leur utilisation pour la recherche d’information dans le cadre défini par le Web sémantique (WS). Le WS a pour objectif de structurer les informations disponibles sur le Web. Pour cela, les ressources doivent être sémantiquement étiquetées par des métadonnées afin de permettre d'optimiser l'accès à ces ressources. Ces métadonnées sont actuellement spécifiées à l'aide des deux standards qui utilisent le langage XML : RDF et les Topic Maps. Un contenu à organiser étant très souvent volumineux et sujet à enrichissement perpétuel, il est pratiquement impossible d’envisager une création et gestion d’une Topic Map, le décrivant, de façon manuelle. Plusieurs travaux de recherche ont concerné la construction de Topic Maps à partir de documents textuels [Ellouze et al. 2008a]. Cependant, aucune d’elles ne permet de traiter un contenu multilingue. De plus, bien que les Topic Maps soient, par définition, orientées utilisation (recherche d’information), peu d’entre elles prennent en compte les requêtes des utilisateurs.Dans le cadre de cette thèse, nous avons donc conçu une approche que nous avons nommée ACTOM pour « Approche de Construction d’une TOpic Map Multilingue ». Cette dernière sert à organiser un contenu multilingue composé de documents textuels. Elle a pour avantage de faciliter la recherche d’information dans ce contenu. Notre approche est incrémentale et évolutive, elle est basée sur un processus automatisé, qui prend en compte des documents multilingues et l’évolution de la Topic Map selon le changement du contenu en entrée et l’usage de la Topic Map. Elle prend comme entrée un référentiel de documents que nous construisons suite à la segmentation thématique et à l’indexation sémantique de ces documents et un thésaurus du domaine pour l’ajout de liens ontologiques. Pour enrichir la Topic Map, nous nous basons sur deux ontologies générales et nous explorons toutes les questions potentielles relatives aux documents sources. Dans ACTOM, en plus des liens d’occurrences reliant un Topic à ses ressources, nous catégorisons les liens en deux catégories: (a) les liens ontologiques et (b) les liens d’usage. Nous proposons également d’étendre le modèle des Topic Maps défini par l’ISO en rajoutant aux caractéristiques d’un Topic des méta-propriétés servant à mesurer la pertinence des Topics plus précisément pour l’évaluation de la qualité et l’élagage dynamique de la Topic Map
Approche de recherche intelligente fondée sur le modèle des Topic Maps : application au domaine de la construction durable
No full textThe research work in this thesis is related to Topic Map construction and their use in semantic annotation of web resources in order to help users find relevant information in these resources. The amount of information sources available today is very huge and continuously increasing, for that, it is impossible to create and maintain manually a Topic Map to represent and organize all these information. Many Topic Maps building approaches can be found in the literature [Ellouze et al. 2008a]. However, none of these approaches takes as input multilingual document content. In addition, although Topic Maps are basically dedicated to users navigation and information search, no one approach takes into consideration users requests in the Topic Map building process. In this context, we have proposed ACTOM, a Topic Map building approach based on an automated process taking into account multilingual documents and Topic Map evolution according to content and usage changes. To enrich the Topic Map, we are based on a domain thesaurus and we propose also to explore all potential questions related to source documents in order to represent usage in the Topic Map. In our approach, we extend the Topic Map model that already exists by defining the usage links and a list of meta-properties associated to each Topic, these meta-properties are used in the Topic Map pruning process. In our approach ACTOM, we propose also to precise and enrich semantics of Topic Map links so, except occurrences links between Topics and resources, we classify Topic Map links in two different classes, those that we have called “ontological links” and those that we have named “usage links”.Cette thèse aborde les problématiques liées à la construction de Topic Maps et à leur utilisation pour la recherche d’information dans le cadre défini par le Web sémantique (WS). Le WS a pour objectif de structurer les informations disponibles sur le Web. Pour cela, les ressources doivent être sémantiquement étiquetées par des métadonnées afin de permettre d'optimiser l'accès à ces ressources. Ces métadonnées sont actuellement spécifiées à l'aide des deux standards qui utilisent le langage XML : RDF et les Topic Maps. Un contenu à organiser étant très souvent volumineux et sujet à enrichissement perpétuel, il est pratiquement impossible d’envisager une création et gestion d’une Topic Map, le décrivant, de façon manuelle. Plusieurs travaux de recherche ont concerné la construction de Topic Maps à partir de documents textuels [Ellouze et al. 2008a]. Cependant, aucune d’elles ne permet de traiter un contenu multilingue. De plus, bien que les Topic Maps soient, par définition, orientées utilisation (recherche d’information), peu d’entre elles prennent en compte les requêtes des utilisateurs.Dans le cadre de cette thèse, nous avons donc conçu une approche que nous avons nommée ACTOM pour « Approche de Construction d’une TOpic Map Multilingue ». Cette dernière sert à organiser un contenu multilingue composé de documents textuels. Elle a pour avantage de faciliter la recherche d’information dans ce contenu. Notre approche est incrémentale et évolutive, elle est basée sur un processus automatisé, qui prend en compte des documents multilingues et l’évolution de la Topic Map selon le changement du contenu en entrée et l’usage de la Topic Map. Elle prend comme entrée un référentiel de documents que nous construisons suite à la segmentation thématique et à l’indexation sémantique de ces documents et un thésaurus du domaine pour l’ajout de liens ontologiques. Pour enrichir la Topic Map, nous nous basons sur deux ontologies générales et nous explorons toutes les questions potentielles relatives aux documents sources. Dans ACTOM, en plus des liens d’occurrences reliant un Topic à ses ressources, nous catégorisons les liens en deux catégories: (a) les liens ontologiques et (b) les liens d’usage. Nous proposons également d’étendre le modèle des Topic Maps défini par l’ISO en rajoutant aux caractéristiques d’un Topic des méta-propriétés servant à mesurer la pertinence des Topics plus précisément pour l’évaluation de la qualité et l’élagage dynamique de la Topic Map
An Intelligent Research Approach based on Topic Map Model
No full textCette thèse aborde les problématiques liées à la construction de Topic Maps et à leur utilisation pour la recherche d’information dans le cadre défini par le Web sémantique (WS). Le WS a pour objectif de structurer les informations disponibles sur le Web. Pour cela, les ressources doivent être sémantiquement étiquetées par des métadonnées afin de permettre d'optimiser l'accès à ces ressources. Ces métadonnées sont actuellement spécifiées à l'aide des deux standards qui utilisent le langage XML : RDF et les Topic Maps. Un contenu à organiser étant très souvent volumineux et sujet à enrichissement perpétuel, il est pratiquement impossible d’envisager une création et gestion d’une Topic Map, le décrivant, de façon manuelle. Plusieurs travaux de recherche ont concerné la construction de Topic Maps à partir de documents textuels [Ellouze et al. 2008a]. Cependant, aucune d’elles ne permet de traiter un contenu multilingue. De plus, bien que les Topic Maps soient, par définition, orientées utilisation (recherche d’information), peu d’entre elles prennent en compte les requêtes des utilisateurs.Dans le cadre de cette thèse, nous avons donc conçu une approche que nous avons nommée ACTOM pour « Approche de Construction d’une TOpic Map Multilingue ». Cette dernière sert à organiser un contenu multilingue composé de documents textuels. Elle a pour avantage de faciliter la recherche d’information dans ce contenu. Notre approche est incrémentale et évolutive, elle est basée sur un processus automatisé, qui prend en compte des documents multilingues et l’évolution de la Topic Map selon le changement du contenu en entrée et l’usage de la Topic Map. Elle prend comme entrée un référentiel de documents que nous construisons suite à la segmentation thématique et à l’indexation sémantique de ces documents et un thésaurus du domaine pour l’ajout de liens ontologiques. Pour enrichir la Topic Map, nous nous basons sur deux ontologies générales et nous explorons toutes les questions potentielles relatives aux documents sources. Dans ACTOM, en plus des liens d’occurrences reliant un Topic à ses ressources, nous catégorisons les liens en deux catégories: (a) les liens ontologiques et (b) les liens d’usage. Nous proposons également d’étendre le modèle des Topic Maps défini par l’ISO en rajoutant aux caractéristiques d’un Topic des méta-propriétés servant à mesurer la pertinence des Topics plus précisément pour l’évaluation de la qualité et l’élagage dynamique de la Topic Map.The research work in this thesis is related to Topic Map construction and their use in semantic annotation of web resources in order to help users find relevant information in these resources. The amount of information sources available today is very huge and continuously increasing, for that, it is impossible to create and maintain manually a Topic Map to represent and organize all these information. Many Topic Maps building approaches can be found in the literature [Ellouze et al. 2008a]. However, none of these approaches takes as input multilingual document content. In addition, although Topic Maps are basically dedicated to users navigation and information search, no one approach takes into consideration users requests in the Topic Map building process. In this context, we have proposed ACTOM, a Topic Map building approach based on an automated process taking into account multilingual documents and Topic Map evolution according to content and usage changes. To enrich the Topic Map, we are based on a domain thesaurus and we propose also to explore all potential questions related to source documents in order to represent usage in the Topic Map. In our approach, we extend the Topic Map model that already exists by defining the usage links and a list of meta-properties associated to each Topic, these meta-properties are used in the Topic Map pruning process. In our approach ACTOM, we propose also to precise and enrich semantics of Topic Map links so, except occurrences links between Topics and resources, we classify Topic Map links in two different classes, those that we have called “ontological links” and those that we have named “usage links”
Approche de recherche intelligente fondée sur le modèle des Topic Maps (application au domaine de la construction durable)
No full textCette thèse aborde les problématiques liées à la construction de Topic Maps et à leur utilisation pour la recherche d information dans le cadre défini par le Web sémantique (WS). Le WS a pour objectif de structurer les informations disponibles sur le Web. Pour cela, les ressources doivent être sémantiquement étiquetées par des métadonnées afin de permettre d'optimiser l'accès à ces ressources. Ces métadonnées sont actuellement spécifiées à l'aide des deux standards qui utilisent le langage XML : RDF et les Topic Maps. Un contenu à organiser étant très souvent volumineux et sujet à enrichissement perpétuel, il est pratiquement impossible d envisager une création et gestion d une Topic Map, le décrivant, de façon manuelle. Plusieurs travaux de recherche ont concerné la construction de Topic Maps à partir de documents textuels [Ellouze et al. 2008a]. Cependant, aucune d elles ne permet de traiter un contenu multilingue. De plus, bien que les Topic Maps soient, par définition, orientées utilisation (recherche d information), peu d entre elles prennent en compte les requêtes des utilisateurs.Dans le cadre de cette thèse, nous avons donc conçu une approche que nous avons nommée ACTOM pour Approche de Construction d une TOpic Map Multilingue . Cette dernière sert à organiser un contenu multilingue composé de documents textuels. Elle a pour avantage de faciliter la recherche d information dans ce contenu. Notre approche est incrémentale et évolutive, elle est basée sur un processus automatisé, qui prend en compte des documents multilingues et l évolution de la Topic Map selon le changement du contenu en entrée et l usage de la Topic Map. Elle prend comme entrée un référentiel de documents que nous construisons suite à la segmentation thématique et à l indexation sémantique de ces documents et un thésaurus du domaine pour l ajout de liens ontologiques. Pour enrichir la Topic Map, nous nous basons sur deux ontologies générales et nous explorons toutes les questions potentielles relatives aux documents sources. Dans ACTOM, en plus des liens d occurrences reliant un Topic à ses ressources, nous catégorisons les liens en deux catégories: (a) les liens ontologiques et (b) les liens d usage. Nous proposons également d étendre le modèle des Topic Maps défini par l ISO en rajoutant aux caractéristiques d un Topic des méta-propriétés servant à mesurer la pertinence des Topics plus précisément pour l évaluation de la qualité et l élagage dynamique de la Topic Map.The research work in this thesis is related to Topic Map construction and their use in semantic annotation of web resources in order to help users find relevant information in these resources. The amount of information sources available today is very huge and continuously increasing, for that, it is impossible to create and maintain manually a Topic Map to represent and organize all these information. Many Topic Maps building approaches can be found in the literature [Ellouze et al. 2008a]. However, none of these approaches takes as input multilingual document content. In addition, although Topic Maps are basically dedicated to users navigation and information search, no one approach takes into consideration users requests in the Topic Map building process. In this context, we have proposed ACTOM, a Topic Map building approach based on an automated process taking into account multilingual documents and Topic Map evolution according to content and usage changes. To enrich the Topic Map, we are based on a domain thesaurus and we propose also to explore all potential questions related to source documents in order to represent usage in the Topic Map. In our approach, we extend the Topic Map model that already exists by defining the usage links and a list of meta-properties associated to each Topic, these meta-properties are used in the Topic Map pruning process. In our approach ACTOM, we propose also to precise and enrich semantics of Topic Map links so, except occurrences links between Topics and resources, we classify Topic Map links in two different classes, those that we have called ontological links and those that we have named usage links .PARIS-CNAM (751032301) / SudocSudocFranceF
An Incremental Extraction and Visualization of Ontology Instance Summaries with Memo Graph
No full textInternational audienceIn the context of a prosthesis for Alzheimer’s patient, we want to show the family and entourage tree of the patient from their saved data structured based on the PersonLink ontology. The generated graph ought to be accessible and readable to this particular user. In our previous work, we proposed our ontology visualization tool called Memo Graph. It aims to offer an accessible visualization to Alzheimer’s patient. In this paper, it is extended to address the readability requirement. The second version is based on our approach called IKIEV. It extracts instance summarizations from a given ontology and generates a set of “summary instance graphs” from the most crucial data (middle-out browsing method). The extraction and visualization processes are undertaken incrementally. First, an “initial summary instance graph” is generated, then permitting iteratively the visualization of supplementary key-instances as required. This tool is integrated in the memory prosthesis to visualize data structured using PersonLink. We discuss the reassuring results of the usability evaluation of our IKIEV approach
Automatic Construction of Multilingual Hyper Topic Map
No full textNational audienceInformation systems have become very complex because of the large volume of multidimensional and heterogeneous data they contain; the challenge is no longer to gather data but to extract and visualize relevant information. This paper explores the problem of modeling and knowledge representation using the Topic Map standard. Our work here focuses on how to automatically construct and update a navigable semantic structure based on the Topic Map model from multilingual and heterogeneous information sources. The approach presented in this paper has four phases: Resources structuring, Identification of topic and association types, Topic Map population and Topic Map visualization. Our approach makes advances in the following fields: we address heterogeneous, unorganized and multilingual information sources, we maintain an incremental aspect along all the Topic Maps building process, and provide a unifying portal for the presentation of the generated Topic Map to support multilingual environment and allow navigation through different users profile
A Memory Training for Alzheimer Patients
No full textInternational audienceNumerous studies have confirmed that Alzheimer’s patients may benefit from memory rehabilitation processes. In this context, we propose a non pharmacological training, named Autobiographical Training. It is an adaptive and accessible “Question/Answer” training. It has a purpose to stimulate the patient’s memory. It is proposed in the context of a memory prosthesis called Captain Memo. (1) Autobiographical Training do not use general facts or false examples, but it automatically propose for each user their specific questions related to his life e.g., events that he lived. (2) It adjusts automatically the level of difficulty of the generated question depending on the progression of Alzheimer’s disease. (3) It supports multilingualism and multiculturalism. (4) It offers accessible user interfaces. We evaluated the accessibility and the usability of Autobiographical Training. 18 participants entered the study. The results confirmed that it is accessible and the frequent use of this training helps patients in reminding some information, in which they received the training
