Outil d'annotation sémantique pour des données massives et hétérogènes : application aux données spatio-temporelles du système Terre

Zouaghi Sabrine. 2021. Outil d'annotation sémantique pour des données massives et hétérogènes : application aux données spatio-temporelles du système Terre. Paris : Université Paris-Dauphine, 57 p. Mémoire de master 2 : Intelligence artificielle et système de données : Université Paris-Dauphine

Encadrement : Cazenave, Tristan ; Belhajjem, Khalid ; Desconnets, Jean-Christophe ; Roche, Mathieu

Résumé : Ces dernières années, de nombreux efforts ont été déployés pour concevoir des méthodes d'apprentissage des ontologies et automatiser le processus de construction des ontologies. Le processus de construction d'ontologie est une procédure longue et coûteuse pour presque tous les domaines et les applications, donc l'automatisation de ce processus est une solution pour surmonter le goulot d'étranglement de l'acquisition de connaissances dans les systèmes d'information et réduire le coût de construction. Ce projet propose une nouvelle méthode d'apprentissage intelligent des ontologies qui peut être utilisée dans de nombreux domaines et applications. Cette mémoire est composée de cinq chapitres, les deux premiers chapitres abordent les présentations générales liées à notre établissement d'accueil et le sujet de stage, un troisième représentant la démarche adoptée et les méthodes proposées, un quatrième pour représenter les protocoles expérimentaux et l'évaluation des résultats et un dernier pour les discussions, les perspectives et la conclusion.

Résumé (autre langue) : In recent years, many efforts have been made to design ontology learning methods and automate the ontology construction process. The ontology construction process is a timeconsuming and expensive procedure for almost all domains and applications, so automating this process is a solution to overcome the bottleneck of knowledge acquisition in information systems and reduce the construction cost. This project proposes a new method for intelligent ontology learning that can be used in many domains and applications. This thesis is composed of five chapters, the first two chapters deal with general presentations related to our host institution and the subject of the internship, a third one representing the adopted approach and the proposed methods, a fourth one to represent the experimental protocols and the evaluation of the results and a last one for the discussions, the perspectives and the conclusion.

Mots-clés libres : Ontologies, Ressources sémantiques, Fouille de textes, Terminologie, Système Terre, ODATIS, Modèle SOSA, Catalogues, Mesures lexicales, Mesures morpho-syntaxiques

Auteurs et affiliations

• Zouaghi Sabrine, Université Paris-Dauphine-PSL (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/599592/)

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