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Interrogation des sources de données hétérogènes : une approche pour l'analyse des requêtes
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Soumana, Ibrahim |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | Le volume des donnees structurees produites devient de plus en plus considerable. Plusieurs aspects concourent a l’accroissement du volume de donnees structurees. Au niveau du Web, le Web de donnees (Linked Data) a permis l’interconnexion de plusieurs jeux de donnees disponibles creant un gigantesque hub de donnees. Certaines applications comme l’extraction d’informations produisent des donnees pour peupler des ontologies. Les capteurs et appareils (ordinateur, smartphone, tablette) connectes produisent de plus en plus de donnees. Les systemes d’information d’entreprise sont egalement affectes. Acceder a une information precise devient de plus en plus difficile. En entreprise, des outils de recherche ont ete mis au point pour reduire la charge de travail liee a la recherche d’informations, mais ces outils generent toujours des volumes importants. Les interfaces en langage naturel issues du Traitement Automatique des Langues peuvent etre mises a contribution pour permettre aux utilisateurs d’exprimer naturellement leurs besoins en informations sans se preoccuper des aspects techniques lies a l’interrogation des donnees structurees. Les interfaces en langage naturel permettent egalement d’avoir une reponse concise sans avoir besoin de fouiller d’avantage dans une liste de documents. Cependant actuellement, ces interfaces ne sont pas assez robustes pour etre utilisees par le grand public ou pour repondre aux problemes de l’heterogeneite ou du volume de donnees. Nous nous interessons a la robustesse de ces systemes du point de vue de l’analyse de la question. La comprehension de la question de l’utilisateur est une etape importante pour retrouver la reponse. Nous proposons trois niveaux d’interpretation pour l’analyse d’une question : domaine abstrait, domaine concret et la relation domaine abstrait/concret. Le domaine abstrait s’interesse aux donnees qui sont independantes de la nature des jeux de donnees. Il s’agit principalement des donnees de mesures. L’interpretation s’appuie sur la logique propre a ces mesures. Le plus souvent cette logique a ete bien decrite dans les autres disciplines, mais la maniere dont elle se manifeste en langage naturel n’a pas fait l’objet d’une large investigation pour les interfaces en langage naturel basees sur des donnees structurees. Le domaine concret couvre le domaine metier de l’application. Il s’agit de bien interpreter la logique metier. Pour une base de donnees, il correspond au niveau applicatif (par opposition a la couche des donnees). La plupart des interfaces en langage naturel se focalisent principalement sur la couche des donnees. La relation domaine abstrait/concret s’interesse aux interpretations qui chevauchent les deux domaines. Du fait de l’importance de l’analyse linguistique, nous avons developpe l’infrastructure pour mener cette analyse. L’essentiel des interfaces en langage naturel qui tentent de repondre aux problematiques du Web de donnees (Linked Data) ont ete developpees jusqu’ici pour la langue anglaise et allemande. Notre interface tente d’abord de repondre a des questions en francais |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01328418/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
