Détection d'informations vitales pour la mise à jour de bases de connaissances

Rafik Abbes (1) , Nathalie Jane Hernandez (2, 3) , Karen Pinel-Sauvagnat (4) , Mohand Boughanem (4, 5)

1 IRIT-IRIS - Recherche d’Information et Synthèse d’Information
2 IRIT-MELODI - MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours
3 UT2J - Université Toulouse - Jean Jaurès
4 IRIT-SIG - Systèmes d’Informations Généralisées
5 UT3 - Université Toulouse III - Paul Sabatier

Mettre à jour une base de connaissances est une problématique actuelle qui suit l'évolution permanente du web de données liées. De nombreuses approches ont été proposées afin d'extraire dans des documents textuels la connaissance à mettre à jour. Ces approches arrivent à maturité mais reposent sur l'hypothèse selon laquelle le corpus adéquat a déjà été constitué. Dans la majorité des cas, les documents à prendre en compte sont sélectionnés manuellement ce qui rend difficile une mise à jour exhaustive de la base. Dans cet article nous proposons une approche originale visant à identifier automatiquement dans un flux de documents du web les éléments pouvant apporter de la connaissance nouvelle sur des instances déjà représentées dans une base.

Mots clés: Informations vitales; Mise à jour de bases de connaissances; TREC Temporal Summarization

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Rafik Abbes, Nathalie Jane Hernandez, Karen Pinel-Sauvagnat, Mohand Boughanem. Détection d'informations vitales pour la mise à jour de bases de connaissances. 26èmes journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2015), PFIA : Plate-forme Intelligence Artificielle; Marie-Hélène Abel (UTC), Jun 2015, Rennes, France. ⟨hal-01165507v2⟩