Gérer l'incertitude au cours du processus d'extraction de connaissances à partir de textes
Abstract
Malgré leur volume important et leur accessibilité, de nombreuses données numériques ne peuvent être correctement exploitées car elles sont contenues dans des textes sous des formes peu ou pas structurées.
L'extraction de relations est un processus qui rassemble des techniques pour extraire des entités et des relations à partir de textes, nous donnant la possibilité d'enrichir des bases de connaissances de façon automatique. Cependant le langage naturel est de façon intrinsèque porteur d'ambiguïté, ce qui constitue un premier niveau d'incertitude auquel on peut rajouter l'imprécision due aux formulations telles que "je crois que", "il semble que", etc.
La base de connaissances doit donc tenir compte de cette incertitude par exemple en associant à chaque nouvelle connaissance extraite un score de confiance dépendant du degré de certitude.
Cet article est une communication de synthèse qui détaille les différentes problématiques liées à l'incertitude et à l'imprécision au cours de la chaîne de traitement allant de l'extraction d'informations dans les textes à l'inférence de connaissances. Il y sera notamment