Le système ANTHAPSI a été conçu dans le but d'apprendre de manière automatique des connaissances sur les situations prototypiques du monde à partir de textes. Afin que ce processus d'apprentissage soit le plus général possible, ANTHAPSI se place dans un cadre minimisant le recours à des connaissances pragmatiques fournies a priori. Pour mener sa tâche à bien, il met l'accent sur la nécessité d'associer étroitement l'analyse des textes, en l'occurrence une analyse de nature thématique, et l'apprentissage de connaissances. Cette association repose sur un modèle de mémoire spécifique, chargé de servir de trait d'union entre ces deux processus. Cette mémoire joue en effet le rôle de réceptacle actif pour les connaissances nécessaires au fonctionnement de l'analyse thématique, ces connaissances étant produites par le processus d'apprentissage à partir des représentations des textes construites par l'analyse thématique. De cette manière, l'association entre l'analyse des textes et l'apprentissage de connaissances permet de développer progressivement un noyau initial de connaissances et met en oeuvre par là même la première forme d'amorçage présente dans ANTHAPSI, appelée amorçage intra-niveau. ANTHAPSI explore également la façon dont ce noyau initial peut être constitué à partir d'un niveau de connaissances moins précises et moins structurées. Il est ainsi formé de deux composantes fonctionnellement similaires mais utilisant des connaissances et des représentations de niveaux différents : MLK applique les principes de l'amorçage intra-niveau en manipulant des représentations composées de graphes conceptuels tandis que ROSA le fait avec des représentations simplement composées de mots. L'amorçage inter-niveau montre en l'occurrence comment ROSA peut contribuer, au moins sur le plan thématique, à la mise en opération de MLK.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00189116 |
| Date | 22 December 1998 |
| Creators | Ferret, Olivier |
| Publisher | Université Paris Sud - Paris XI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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