Le cadre de nos recherches repose sur l'extraction et l'analyse de<br />connaissances à partir d'une source de données documentaire de type<br />juridique caractérisant les contrefaçons de marques nominatives. Cette<br />discipline reflète parfaitement toutes les contraintes appartenant aux<br />différents domaines intervenant dans le cadre de l'extraction de<br />connaissances à partir de documents : document électronique, bases de<br />données, statistiques, intelligence artificielle et interaction<br />homme/machine. Cependant, les performances de ces méthodes sont<br />étroitement liées à la qualité des données utilisées. Dans notre<br />contexte de recherche, chaque décision est supervisée par un rédacteur<br />(le magistrat) et dépend étroitement du contexte rédactionnel, limitant<br />les procédés d'extraction d'information. Nous nous intéressons donc aux<br />décisions susceptibles de biaiser l'apprentissage des documents. Nous<br />observons les fondements de celles-ci, déterminons leur importance<br />stratégique et le cas échéant nous proposons des solutions adaptées afin<br />de réorienter le biais observé vers une meilleure représentation des<br />documents. Nous proposons une approche exploratoire supervisée pour<br />évaluer la qualité des données impliquées, en déterminant les propriétés<br />biaisant la qualité de la connaissance établie ainsi qu'une plate-forme<br />interactive et collaborative de modélisation des processus conduisant à<br />l'extraction de connaissances afin d'intégrer efficacement le<br />savoir-faire de l'expert.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00090673 |
| Date | 11 July 2006 |
| Creators | Renaux, Pierre |
| Publisher | Université de Caen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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