Apprentissage approximatif et extraction de connaissances à partir de données textuelles
par Vincent Dubois
Thèse de doctorat en Informatique
Sous la direction de Mohamed Quafafou.
Soutenue en 2003
à Nantes , dans le cadre de École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes) , en partenariat avec Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques (autre partenaire) .
- Analyse des données
mots clés
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Résumé
La problématique de cette thèse est l'extraction de connaissances à partir de données textuelles (KDT) en se basant sur la théorie des ensembles approximatifs (RST) et l'apprentissage symbolique et numérique. Les contributions sont : (1) l'extension des espaces de versions (espaces de versions approximatifs (RVS)), (2) l'application des RVS au KDT, (3) la découverte et visualisation de graphes à partir de textes. Tout d'abord, nous définissons les espaces de versions approximatifs (RVS), en construisant des opérateurs d'approximation, ce qui aboutit à un cadre général pour l'apprentissage symbolique automatique. L'introduction de la notion de consistance approximative conduit à l'utilisation de concepts presque consistants avec les données. En pratique, cela a pour effet d'étendre l'interprétation des concepts lors de l'apprentissage, et de traiter les données inconsistantes à l'aide de regroupement des exemples. . .
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