Découverte des patrons de connaissance grâce à la modélisation sémantique des phrases d'instructions - LIRMM - Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Conference Papers Year : 2016

Découverte des patrons de connaissance grâce à la modélisation sémantique des phrases d'instructions

Abstract

La recette de cuisine est depuis longtemps perçue comme une structure, un ensemble d'éléments coordonnés par les linguistes comme par les concepteurs d'ontologies. Cependant, la modélisation autour des entités et des relations qui sous-tendent la suite des instructions de préparation à partir de l'analyse de corpus demeure un défi car le texte de la recette comporte une grande part d'implicite, ne mentionne pas toujours les ob-jets et les faits relevant d'une réalité extralinguistique qu'il est indispensable de cerner pour représenter la recette en tant que processus. Dans le présent article nous introduisons une méthode de découverte des patrons de connaissance grâce à l'analyse sémantique des textes. L'origi-nalité de cette méthode réside dans l'utilisation d'un réseau lexico-sé-mantique de connaissance générale à la fois pour l'analyse et la modéli-sation des phrases d'instructions issues des recettes de cuisine. Découverte des patrons de connaissance grâce à la modélisation sémantique
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lirmm-01471726 , version 1 (20-02-2017)

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-01471726 , version 1

Cite

Nadia Bebeshina-Clairet, Sylvie Despres, Mathieu Lafourcade. Découverte des patrons de connaissance grâce à la modélisation sémantique des phrases d'instructions. TOTh: Terminology and Ontology - Theories and applications, Jun 2016, Chambéry, France. ⟨lirmm-01471726⟩
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