Gérer l’incertitude au cours du processus d’extraction de connaissances à partir de textes

National audienceDurant ces dernières années, le volume de données accessible à considérablement augmenté. Ces données représentent une mine d’informations et de connaissances immenses, pouvant être exploitées si elles sont organisées au sein de structures spécialisées telles que les bases de connaissances. L’enrichissement de ces structures peut être réalisé soit de manière manuelle, chronophage et coûteuse soit de manière automatique à partir des textes non structurés, rapide mais plus incertaine. Cette incertitude est liée à la nature même du langage naturel qui peut être ambiguë, imprécis ou trop subjectif pour pouvoir considérer un fait comme certain. Par la suite, les bases de connaissances peuvent être exploitées afin d’extraire des règles pouvant induire de nouveaux faits et de nouvelles connaissances. L’inférence de ces règles est elle même accompagnée d’un score de confiance représentant la précision/ la certitude d’une règle. Cependant, ce score ne considère pas toutes les sources d’incertitude. Ainsi, nos travaux se focalisent sur des approches pouvant agglomérer et exploiter les différentes sources d’incertitudes dans le but d’estimer la viabilité d’une information inférée