Étude d'un modèle d'inférence de connaissances à partir de textes

Cet article propose une approche automatisee d’inference de connaissances basee sur l’analyse de relations extraites a partir de textes. Son originalite repose sur la definition d’un cadre tenant compte (i) d’une structuration des objets etudies (e.g. syntagmes nominaux) sous la forme d’un ordre partiel et (ii) de l’exploitation possible d’une connaissance a priori formalisee dans un modele de connaissances de type ontologie (taxonomie). Ce cadre permet notamment de definir des regles de propagation de l’information basees sur la theorie des croyances afin d’inferer de nouvelles connaissances a partir des relations extraites. Bien qu’a portee plus large, notre approche est ici illustree et evaluee au travers de la definition d’un systeme automatique exploitant des textes issus du Web afin de repondre a des questionnaires generes. Nous montrons notamment l’interet de structurer les extractions et le gain apporte par la prise en compte d’une connaissance a priori au sein d’une telle chaine de traitement.