Extraction De Connaissances À Partir De Données : Application Au Hadith

Résumé: Cette thèse se focalise sur deux problématiques clés liées à la fouille de texte, à savoir : la classification et l’acquisition des connaissances. En dépit de leur relative maturité, ces deux problématiques présentent encore certains défis majeurs qui doivent être soulevés. En premier lieu, pour la classification automatique, un défi bien connu et non résolu consiste à effectuer des classifications avec un minimum de paramètres en entrée ; cette recherche a pour but d’étudier les nouvelles méthodes de classification des connaissances dans les bases de données textuelles telles que celles des Traditions Prophétiques (Hadith) En deuxième lieu, pour l’acquisition des connaissances, nous nous sommes intéressés à des problématiques importantes liées à la construction d’ontologies à partir de texte : en particulier a partir du corpus des Traditions Prophétiques (Hadith). Nous proposons ainsi, un nouveau cadre pour l’apprentissage d’ontologies à partir du texte. Notre proposition est une approche hybride qui combine les avantages suivants par rapport aux autres approches :(1) la capacité de capturer avec plus de flexibilité des relations dans le texte, (2) des concepts qui traduisent mieux le contexte du corpus considéré, (3) des décisions plus fiables prises durant le processus d’apprentissage à travers la considération et l’inclusion de plusieurs relations sémantiques, et, enfin, (4) l’évolution de l’ontologie apprise sans aucun effort manuel considérable, après son inclusion au cœur d’un système de recherche d’information.

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