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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/146
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | BENAISSA, Bedr-Eddine | - |
dc.date.accessioned | 2012-03-20T10:15:25Z | - |
dc.date.available | 2012-03-20T10:15:25Z | - |
dc.date.issued | 2011 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/146 | - |
dc.description.abstract | Un Framework consensuel de construction d’ontologie à partir de textes en quatre étapes à été le fruit de toutes les études de l’ingénierie d’ontologies : la constitution d’un corpus de documents, une analyse linguistique du corpus, une conceptualisation et finalement l’opérationnalisation de l’ontologie. Le but de cette étude est de présenter une méthodologie de création semi automatique d’ontologie à partir des textes arabes. Les contraintes et enjeux de ce processus sont identifiés, en soulignant l’importance de considérer cette tâche comme un processus supervisé par un expert du domaine. Notre intervention dans ce projet s’est focalisée sur une ontologie lexicale, en prenant comme modèle l’ontologie WordNet et comme source d’entrée, « les verbes arabes » d’un dictionnaire monolingue contemporain sous forme d’une base de données lexicale. Le verbe, pivot de la phrase, est notre objectif pour la création des concepts en s’appropriant les synsets comme modèle de représentation du sens. L’algorithme de Markov pour le clustering du graphe, généré par des différents définissants obtenue par une fermeture transitive, nous a permis de détecter les verbes semblables et d’identifier ainsi pour une entrée verbale donnée l’ensemble de ces synonymes. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | ontologie | en_US |
dc.subject | construction d’ontologie | en_US |
dc.subject | Arabs Texts | en_US |
dc.subject | TALN | en_US |
dc.subject | Markov clustering | en_US |
dc.title | Construction semi-automatique d’ontologies à partir de textes arabes | en_US |
dc.type | Working Paper | en_US |
Collection(s) : | Magister MID |
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ConstructionSemiautomatiqueDontologie.pdf | 2,78 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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