L'automatisation de la chaîne CFAO nécessite la « transformation » du modèle CAO (Conception Assistée par Ordinateur), issu de la conception, en un modèle FAO (Fabrication Assistée par Ordinateur), adapté aux tâches de préparation à la fabrication (détermination des posages, génération des gammes et calcul des trajectoires outils). Notre travail, réalisé dans le cadre du projet RNTL USIQUICK, a pour objectif de proposer une méthodologie de transformation permettant d'aboutir à un modèle FAO dédié à l'usinage 5axes de pièces aéronautiques. <br />En regard de cette problématique, la première partie de ce mémoire présente un état de l'art des différentes méthodes de transformation de modèles par reconnaissance d'entités et met en évidence l'inadéquation de celles-ci aux pièces aéronautiques. Nous proposons alors d'élaborer pour les tâches de préparation à la fabrication un modèle FAO s'appuyant directement sur le modèle CAO B-Rep, auquel sont ajoutées des informations relatives aux possibilités d'usinages des différentes faces le constituant. Chaque face enrichie du modèle est alors considérée comme une entité d'usinage dite « élémentaire ». <br />Pour aboutir à ce modèle FAO, nous proposons une méthodologie de transformation composée d'une vue statique (modèle de données) et d'une vue dynamique (processus de transformation). La deuxième partie du mémoire présente la vue statique. Elle s'appuie sur le modèle des données nécessaires au processus de transformation obtenu à l'aide de la méthodologie VIM (Viewpoint Integration Modelling). La vue dynamique, présentée dans la troisième partie, est constituée de deux étapes de traitements : la première dite étape « d'enrichissement » complète le modèle CAO par des attributs géométriques et technologiques, la seconde dite étape « d'analyse d'usinabilité » traite ce modèle enrichi afin d'adjoindre aux faces des informations d'usinage. Elle aboutit finalement au modèle FAO composé d'entités élémentaires.<br />Pour finir, nous validons, dans la dernière partie, les spécifications proposées par le développement et la mise en œuvre d'un démonstrateur sous CATIAV5®. Nous présentons les résultats obtenus sur quelques pièces aéronautiques.

Le traitement automatique des données complexes et variées est un processus fondamental dans les applications d'extraction d'information. L'explosion combinatoire dans la composition des textes journalistiques et l'évolution du vocabulaire rend la tâche d'extraction d'indicateurs sémantiques, tel que les entités nommées, plus complexe par les approches symboliques. Les modèles stochastiques structurels tel que les champs conditionnels aléatoires (CRF) permettent d'optimiser des systèmes d'extraction d'information avec une importante capacité de généralisation. La première contribution de cette thèse est consacrée à la définition du contexte optimal pour l'extraction des régularités entre les mots et les annotations dans la tâche de reconnaissance d'entités nommées. Nous allons intégrer diverses informations dans le but d'enrichir les observations et améliorer la qualité de prédiction du système. Dans la deuxième partie nous allons proposer une nouvelle approche d'adaptation d'annotations entre deux protocoles différents. Le principe de cette dernière est basé sur l'enrichissement d'observations par des données générées par d'autres systèmes. Ces travaux seront expérimentés et validés sur les données de la campagne ESTER. D'autre part, nous allons proposer une approche de couplage entre le niveau signal représenté par un indice de la qualité de voisement et le niveau sémantique. L'objectif de cette étude est de trouver le lien entre le degré d'articulation du locuteur et l'importance de son discours / Recent researches in Information Extraction are designed to extract fixed types of information from data. Sequence annotation systems are developed to associate structured annotations to input data presented in sequential form. The named entity recognition (NER) task consists of identifying and classifying every word in a document into some predefined categories such as person name, locations, organizations, and dates. The complexity of the NER is largely related to the definition of the task and to the complexity of the relationships between words and the semantic associated. Our first contribution is devoted to solving the NER problem using discriminative graphical models. The proposed approach investigates the use of various contexts of the words to improve recognition. NER systems are fixed in accordance with a specific annotation protocol. Thus, new applications are developed for new protocols. The challenge is how we can adapt an annotation system which is performed for a specific application to other target application? We will propose in this work an adaptation approach of sequence labelling task based on annotation enrichment using conditional random fields (CRF). Experimental results show that the proposed approach outperform rules-based approach in NER task. Finally, we propose a multimodal approach of NER by integrating low level features as contextual information in radio broadcast news data. The objective of this study is to measure the correlation between the speaker voicing quality and the importance of his speech

La thèse a deux objectifs : le premier est de développer un analyseur qui permet d'analyser automatiquement des sources textuelles en chinois simplifié afin de segmenter les textes en mots et de les étiqueter par catégories grammaticales, ainsi que de construire les relations syntaxiques entre les mots. Le deuxième est d'extraire des informations autour des entités et des actions qui nous intéressent à partir des textes analysés. Afin d'atteindre ces deux objectifs, nous avons traité principalement les problématiques suivantes : les ambiguïtés de segmentation, la catégorisation ; le traitement des mots inconnus dans les textes chinois ; l'ambiguïté de l'analyse syntaxique ; la reconnaissance et le typage des entités nommées. Le texte d'entrée est traité phrase par phrase. L'analyseur commence par un traitement typographique au sein des phrases afin d'identifier les écritures latines et les chiffres. Ensuite, nous segmentons la phrase en mots à l'aide de dictionnaires. Grâce aux règles linguistiques, nous créons des hypothèses de noms propres, changeons les poids des catégories ou des mots selon leur contextes gauches ou/et droits. Un modèle de langue n-gramme élaboré à partir d'un corpus d'apprentissage permet de sélectionner le meilleur résultat de segmentation et de catégorisation. Une analyse en dépendance est utilisée pour marquer les relations entre les mots. Nous effectuons une première identification d'entités nommées à la fin de l'analyse syntaxique. Ceci permet d'identifier les entités nommées en unité ou en groupe nominal et également de leur attribuer un type. Ces entités nommées sont ensuite utilisées dans l'extraction. Les règles d'extraction permettent de valider ou de changer les types des entités nommées. L'extraction des connaissances est composée des deux étapes : extraire et annoter automatiquement des contenus à partir des textes analysés ; vérifier les contenus extraits et résoudre la cohérence à travers une ontologie. / We have developed an automatic analyser and an extraction module for Chinese langage processing. The analyser performs automatic Chinese word segmentation based on linguistic rules and dictionaries, part-of-speech tagging based on n-gram statistics and dependency grammar parsing. The module allows to extract information around named entities and activities. In order to achieve these goals, we have tackled the following main issues: segmentation and part-of-speech ambiguity; unknown word identification in Chinese text; attachment ambiguity in parsing. Chinese texts are analysed sentence by sentence. Given a sentence, the analyzer begins with typographic processing to identify sequences of Latin characters and numbers. Then, dictionaries are used for preliminary segmentation into words. Linguistic-based rules are used to create proper noun hypotheses and change the weight of some word categories. These rules take into account word context. An n-gram language model is created from a training corpus and selects the best word segmentation and parts-of-speech. Dependency grammar parsing is used to annotate relations between words. A first step of named entity recognition is performed after parsing. Its goal is to identify single-word named entities and noun-phrase-based named entities and to determine their semantic type. These named entities are then used in knowledge extraction. Knowledge extraction rules are used to validate named entities or to change their types. Knowledge extraction consists of two steps: automatic content extraction and tagging from analysed text; extracted contents control and ontology-based co-reference resolution.

La thèse a deux objectifs : le premier est de développer un analyseur qui permet d'analyser automatiquement des sources textuelles en chinois simplifié afin de segmenter les textes en mots et de les étiqueter par catégories grammaticales, ainsi que de construire les relations syntaxiques entre les mots. Le deuxième est d'extraire des informations autour des entités et des actions qui nous intéressent à partir des textes analysés. Afin d'atteindre ces deux objectifs, nous avons traité principalement les problématiques suivantes : les ambiguïtés de segmentation, la catégorisation ; le traitement des mots inconnus dans les textes chinois ; l'ambiguïté de l'analyse syntaxique ; la reconnaissance et le typage des entités nommées. Le texte d'entrée est traité phrase par phrase. L'analyseur commence par un traitement typographique au sein des phrases afin d'identifier les écritures latines et les chiffres. Ensuite, nous segmentons la phrase en mots à l'aide de dictionnaires. Grâce aux règles linguistiques, nous créons des hypothèses de noms propres, changeons les poids des catégories ou des mots selon leur contextes gauches ou/et droits. Un modèle de langue n-gramme élaboré à partir d'un corpus d'apprentissage permet de sélectionner le meilleur résultat de segmentation et de catégorisation. Une analyse en dépendance est utilisée pour marquer les relations entre les mots. Nous effectuons une première identification d'entités nommées à la fin de l'analyse syntaxique. Ceci permet d'identifier les entités nommées en unité ou en groupe nominal et également de leur attribuer un type. Ces entités nommées sont ensuite utilisées dans l'extraction. Les règles d'extraction permettent de valider ou de changer les types des entités nommées. L'extraction des connaissances est composée des deux étapes : extraire et annoter automatiquement des contenus à partir des textes analysés ; vérifier les contenus extraits et résoudre la cohérence à travers une ontologie. / We have developed an automatic analyser and an extraction module for Chinese langage processing. The analyser performs automatic Chinese word segmentation based on linguistic rules and dictionaries, part-of-speech tagging based on n-gram statistics and dependency grammar parsing. The module allows to extract information around named entities and activities. In order to achieve these goals, we have tackled the following main issues: segmentation and part-of-speech ambiguity; unknown word identification in Chinese text; attachment ambiguity in parsing. Chinese texts are analysed sentence by sentence. Given a sentence, the analyzer begins with typographic processing to identify sequences of Latin characters and numbers. Then, dictionaries are used for preliminary segmentation into words. Linguistic-based rules are used to create proper noun hypotheses and change the weight of some word categories. These rules take into account word context. An n-gram language model is created from a training corpus and selects the best word segmentation and parts-of-speech. Dependency grammar parsing is used to annotate relations between words. A first step of named entity recognition is performed after parsing. Its goal is to identify single-word named entities and noun-phrase-based named entities and to determine their semantic type. These named entities are then used in knowledge extraction. Knowledge extraction rules are used to validate named entities or to change their types. Knowledge extraction consists of two steps: automatic content extraction and tagging from analysed text; extracted contents control and ontology-based co-reference resolution.

La thèse a deux objectifs : le premier est de développer un analyseur qui permet d'analyser automatiquement des sources textuelles en chinois simplifié afin de segmenter les textes en mots et de les étiqueter par catégories grammaticales, ainsi que de construire les relations syntaxiques entre les mots. Le deuxième est d'extraire des informations autour des entités et des actions qui nous intéressent à partir des textes analysés. Afin d'atteindre ces deux objectifs, nous avons traité principalement les problématiques suivantes : les ambiguïtés de segmentation, la catégorisation ; le traitement des mots inconnus dans les textes chinois ; l'ambiguïté de l'analyse syntaxique ; la reconnaissance et le typage des entités nommées. Le texte d'entrée est traité phrase par phrase. L'analyseur commence par un traitement typographique au sein des phrases afin d'identifier les écritures latines et les chiffres. Ensuite, nous segmentons la phrase en mots à l'aide de dictionnaires. Grâce aux règles linguistiques, nous créons des hypothèses de noms propres, changeons les poids des catégories ou des mots selon leur contextes gauches ou/et droits. Un modèle de langue n-gramme élaboré à partir d'un corpus d'apprentissage permet de sélectionner le meilleur résultat de segmentation et de catégorisation. Une analyse en dépendance est utilisée pour marquer les relations entre les mots. Nous effectuons une première identification d'entités nommées à la fin de l'analyse syntaxique. Ceci permet d'identifier les entités nommées en unité ou en groupe nominal et également de leur attribuer un type. Ces entités nommées sont ensuite utilisées dans l'extraction. Les règles d'extraction permettent de valider ou de changer les types des entités nommées. L'extraction des connaissances est composée des deux étapes : extraire et annoter automatiquement des contenus à partir des textes analysés ; vérifier les contenus extraits et résoudre la cohérence à travers une ontologie. / We have developed an automatic analyser and an extraction module for Chinese langage processing. The analyser performs automatic Chinese word segmentation based on linguistic rules and dictionaries, part-of-speech tagging based on n-gram statistics and dependency grammar parsing. The module allows to extract information around named entities and activities. In order to achieve these goals, we have tackled the following main issues: segmentation and part-of-speech ambiguity; unknown word identification in Chinese text; attachment ambiguity in parsing. Chinese texts are analysed sentence by sentence. Given a sentence, the analyzer begins with typographic processing to identify sequences of Latin characters and numbers. Then, dictionaries are used for preliminary segmentation into words. Linguistic-based rules are used to create proper noun hypotheses and change the weight of some word categories. These rules take into account word context. An n-gram language model is created from a training corpus and selects the best word segmentation and parts-of-speech. Dependency grammar parsing is used to annotate relations between words. A first step of named entity recognition is performed after parsing. Its goal is to identify single-word named entities and noun-phrase-based named entities and to determine their semantic type. These named entities are then used in knowledge extraction. Knowledge extraction rules are used to validate named entities or to change their types. Knowledge extraction consists of two steps: automatic content extraction and tagging from analysed text; extracted contents control and ontology-based co-reference resolution.

Cette thèse propose une méthode et un système d'identification d'entités (personnes, lieux, organisations) mentionnées au sein des contenus textuels produits par l'Agence France Presse dans la perspective de l'enrichissement automatique de ces contenus. Les différents domaines concernés par cette tâche ainsi que par l'objectif poursuivi par les acteurs de la publication numérique de contenus textuels sont abordés et mis en relation : Web Sémantique, Extraction d'Information et en particulier Reconnaissance d'Entités Nommées (\ren), Annotation Sémantique, Liage d'Entités. À l'issue de cette étude, le besoin industriel formulé par l'Agence France Presse fait l'objet des spécifications utiles au développement d'une réponse reposant sur des outils de Traitement Automatique du Langage. L'approche adoptée pour l'identification des entités visées est ensuite décrite : nous proposons la conception d'un système prenant en charge l'étape de \ren à l'aide de n'importe quel module existant, dont les résultats, éventuellement combinés à ceux d'autres modules, sont évalués par un module de Liage capable à la fois (i) d'aligner une mention donnée sur l'entité qu'elle dénote parmi un inventaire constitué au préalable, (ii) de repérer une dénotation ne présentant pas d'alignement dans cet inventaire et (iii) de remettre en cause la lecture dénotationnelle d'une mention (repérage des faux positifs). Le système \nomos est développé à cette fin pour le traitement de données en français. Sa conception donne également lieu à la construction et à l'utilisation de ressources ancrées dans le réseau des \ld ainsi que d'une base de connaissances riche sur les entités concernées.

Cette thèse traite de la reconnaissance d'entités dans les documents océrisés guidée par une base de données. Une entité peut être, par exemple, une entreprise décrite par son nom, son adresse, son numéro de téléphone, son numéro TVA, etc. ou des méta-données d'un article scientifique tels que son titre, ses auteurs et leurs affiliations, le nom de son journal, etc. Disposant d'un ensemble d'entités structurées sous forme d'enregistrements dans une base de données et d'un document contenant une ou plusieurs de ces entités, nous cherchons à identifier les entités contenues dans le document en utilisant la base de données. Ce travail est motivé par une application industrielle qui vise l'automatisation du traitement des images de documents administratifs arrivant en flux continu. Nous avons abordé ce problème comme un problème de rapprochement entre le contenu du document et celui de la base de données. Les difficultés de cette tâche sont dues à la variabilité de la représentation d'attributs d'entités dans la base et le document et à la présence d'attributs similaires dans des entités différentes. À cela s'ajoutent les redondances d'enregistrements et les erreurs de saisie dans la base de données et l'altération de la structure et du contenu du document, causée par l'OCR. Devant ces problèmes, nous avons opté pour une démarche en deux étapes : la résolution d'entités et la reconnaissance d'entités. La première étape consiste à coupler les enregistrements se référant à une même entité et à les synthétiser dans un modèle entité. Pour ce faire, nous avons proposé une approche supervisée basée sur la combinaison de plusieurs mesures de similarité entre attributs. Ces mesures permettent de tolérer quelques erreurs sur les caractères et de tenir compte des permutations entre termes. La deuxième étape vise à rapprocher les entités mentionnées dans un document avec le modèle entité obtenu. Nous avons procédé par deux manières différentes, l'une utilise le rapprochement par le contenu et l'autre intègre le rapprochement par la structure. Pour le rapprochement par le contenu, nous avons proposé deux méthodes : M-EROCS et ERBL. M-EROCS, une amélioration/adaptation d'une méthode de l'état de l'art, consiste à faire correspondre les blocs de l'OCR avec le modèle entité en se basant sur un score qui tolère les erreurs d'OCR et les variabilités d'attributs. ERBL consiste à étiqueter le document par les attributs d'entités et à regrouper ces labels en entités. Pour le rapprochement par les structures, il s'agit d'exploiter les relations structurelles entre les labels d'une entité pour corriger les erreurs d'étiquetage. La méthode proposée, nommée G-ELSE, consiste à utiliser le rapprochement inexact de graphes attribués modélisant des structures locales, avec un modèle structurel appris pour cet objectif. Cette thèse étant effectuée en collaboration avec la société ITESOFT-Yooz, nous avons expérimenté toutes les étapes proposées sur deux corpus administratifs et un troisième corpus extrait du Web / This thesis focuses on entity recognition in documents recognized by OCR, driven by a database. An entity is a homogeneous group of attributes such as an enterprise in a business form described by the name, the address, the contact numbers, etc. or meta-data of a scientific paper representing the title, the authors and their affiliation, etc. Given a database which describes entities by its records and a document which contains one or more entities from this database, we are looking to identify entities in the document using the database. This work is motivated by an industrial application which aims to automate the image document processing, arriving in a continuous stream. We addressed this problem as a matching issue between the document and the database contents. The difficulties of this task are due to the variability of the entity attributes representation in the database and in the document and to the presence of similar attributes in different entities. Added to this are the record redundancy and typing errors in the database, and the alteration of the structure and the content of the document, caused by OCR. To deal with these problems, we opted for a two-step approach: entity resolution and entity recognition. The first step is to link the records referring to the same entity and to synthesize them in an entity model. For this purpose, we proposed a supervised approach based on a combination of several similarity measures between attributes. These measures tolerate character mistakes and take into account the word permutation. The second step aims to match the entities mentioned in documents with the resulting entity model. We proceeded by two different ways, one uses the content matching and the other integrates the structure matching. For the content matching, we proposed two methods: M-EROCS and ERBL. M-EROCS, an improvement / adaptation of a state of the art method, is to match OCR blocks with the entity model based on a score that tolerates the OCR errors and the attribute variability. ERBL is to label the document with the entity attributes and to group these labels into entities. The structure matching is to exploit the structural relationships between the entity labels to correct the mislabeling. The proposed method, called G-ELSE, is based on local structure graph matching with a structural model which is learned for this purpose. This thesis being carried out in collaboration with the ITESOFT-Yooz society, we have experimented all the proposed steps on two administrative corpuses and a third one extracted from the web