Vers une capitalisation des connaissances orientée utilisateur : extraction et structuration automatiques de l'information issue de sources ouvertes

User-driven knowledge gathering : Automatic extraction and structuring of open source informatione

• Auteur / Autrice : Laurie Serrano
• Direction : Maroua Bouzid, Thierry Charnois, Stéphan Brunessaux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2014
• Etablissement(s) : Caen
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale structures, informations, matière et matériaux (Caen1992-2016)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen (1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : EADS (France)
• Jury : Président / Présidente : Gaël Dias
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Maroua Bouzid, Thierry Charnois, Gaël Dias, Laurence Cholvy, Thierry Poibeau, Stéphan Brunessaux, Fatiha Saïs
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurence Cholvy, Thierry Poibeau

Mots clés

Mots clés contrôlés

Web sémantique

Ontologies (informatique)

Représentation des connaissances

Exploration de données

Gestion des connaissances

Résumé

Face à l’augmentation vertigineuse des informations disponibles librement (notamment sur le Web), repérer efficacement celles qui présentent un intérêt s’avère une tâche longue et complexe. Les analystes du renseignement d’origine sources ouvertes sont particulièrement concernés par ce phénomène. En effet, ceux-ci recueillent manuellement une grande partie des informations d'intérêt afin de créer des fiches de connaissance résumant le savoir acquis à propos d’une entité. Dans ce contexte, cette thèse a pour objectif de faciliter et réduire le travail des acteurs du renseignement et de la veille. Nos recherches s’articulent autour de trois axes : la modélisation de l’information, l'extraction d’information et la capitalisation des connaissances. Nous avons réalisé un état de l’art de ces différentes problématiques afin d'élaborer un système global de capitalisation des connaissances. Notre première contribution est une ontologie dédiée à la représentation des connaissances spécifiques au renseignement et pour laquelle nous avons défini et modélisé la notion d'événement dans ce domaine. Par ailleurs, nous avons élaboré et évalué un système d’extraction d’événements fondé sur deux approches actuelles en extraction d'information : une première méthode symbolique et une seconde basée sur la découverte de motifs séquentiels fréquents. Enfin, nous avons proposé un processus d’agrégation sémantique des événements afin d'améliorer la qualité des fiches d'événements obtenues et d'assurer le passage du texte à la connaissance. Celui-ci est fondé sur une similarité multidimensionnelle entre événements, exprimée par une échelle qualitative définie selon les besoins des utilisateurs.      

Due to the considerable increase of freely available data (especially on the Web), the discovery of relevant information from textual content is a critical challenge. Open Source Intelligence (OSINT) specialists are particularly concerned by this phenomenon as they try to mine large amounts of heterogeneous information to acquire actionable intelligence. This collection process is still largely done by hand in order to build knowledge sheets summarizing all the knowledge acquired about a specific entity. Given this context, the main goal of this thesis work is to reduce and facilitate the daily work of intelligence analysts. For this sake, our researches revolve around three main axis: knowledge modeling, text mining and knowledge gathering. We explored the literature related to these different domains to develop a global knowledge gathering system. Our first contribution is the building of a domain ontology dedicated to knowledge representation for OSINT purposes and that comprises a specific definition and modeling of the event concept for this domain. Secondly, we have developed and evaluated an event recognition system which is based on two different extraction approaches: the first one is based on hand-crafted rules and the second one on a frequent pattern learning technique. As our third contribution, we proposed a semantic aggregation process as a necessary post-processing step to enhance the quality of the events extracted and to convert extraction results into actionable knowledge. This is achieved by means of multiple similarity measures between events, expressed according a qualitative scale which has been designed following our final users' needs.