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1279-5127
 

 ARTICLE VOL 5/3-4 - 2001  - pp.173-192
TITRE
Samovar ou comment capitaliser les traces de la coopération entre acteurs d’un projet-véhicule avec une mémoire de projet - Utilisation des ontologies pour la recherche d'’information dans le domaine de l’'automobile

RÉSUMÉ

Dans cet article, nous présentons Samovar (système d’'analyse et de modélisation des validations des automobiles Renault), un outil de capitalisation de connaissances dans le domaine de l’'automobile. Basé sur la construction et l’'exploitation d’'une mémoire de projet (en particulier la mémoire des problèmes rencontrés au cours d’un projet), Samovar repose sur un ensemble d’'ontologies qui structurent les connaissances et guident la recherche d’'informations dans la mémoire de projet par le moteur de recherche Corese. Ces ontologies ont été construites en exploitant un outil de traitement linguistique sur un corpus textuel et en définissant des règles heuristiques sur les candidats termes obtenus grâce à cet outil. Nous généralisons notre approche à la construction d’'une mémoire de projet de conception d’un système complexe quelconque.



ABSTRACT

This paper describes Samovar (Systems Analysis of Modelling and Validation of Renault Automobiles), aiming at preserving the memory of the problems encountered during a project in automobile design so as to exploit them in new projects. Samovar relies on (1) the semi-automatic building of ontologies by using a linguistic tool on a textual corpus, (2) the «semantic» annotations of the problem descriptions relatively to these ontologies, (3) the formalisation of the ontologies and annotations in RDF(S) so as to integrate in Samovar the tool CORESE that enables an ontology-guided search in the base of problem descriptions.



AUTEUR(S)
Joanna GOLEBIOWSKA, Rose DIENG-KUNTZ, Olivier CORBY, Didier MOUSSEAU

MOTS-CLÉS
mémoire de projet, ontologie, Text-mining, outils linguistiques, TALN, annotations sémantiques, recherche d’information, base de données, RDF(S).

KEYWORDS
Project memory, Ontology, Text-mining, Linguistic Tool, Natural Language Processing, Semantic Annotation, Information retrieval, Database, RDF(S).

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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