Modélisation des données fortement asymétriques
Algorithme 1 Algorithme de partitionnement
4.3.3 Les modificateurs sémantiques
× (v3− v1) 8∗∗+ 9∗∗ = 10 × (v3− v1) 21 .
Généralisation du calcul des positions sur l’axe
La définition 35 généralise le calcul des nouvelles positions sur l’axe des valeurs à tous les termes.
Définition 35. Soit un sous-ensemble de k termes synonymes entre eux S = {s1, s2, . . . , sk}. Le calcul de la nouvelle position des termes si avec i 6= {1, k} est donné par la formule ci-dessous et permet d’obtenir des couples sémantiques (si, vi) :
vi= r(i−1)iPk−× (v1 k− v1)
j=1rj(j+1)
Pour résumer cette approche, on peut dire que la sémantique des termes flous est obtenue de deux manières différentes :
– soit l’expert définit les termes et leurs positions sur l’axe des valeurs par lesquelles il souhaite caractériser une notion donnée et, dans ce cas, la sémantique est modélisée par des 2-tuples sémantiques et le processus de partitionnement que nous avons présenté via l’algorithme 1 ;
– soit l’expert se contente de donner les termes qu’il souhaite et les valeurs minimale et maximale de l’univers de discours. Les termes sont, dans un premier temps, positionnés de façon uniforme sur l’axe des valeurs puis leurs positions finales sont obtenues en se fondant sur la force sémantique qui les lie, caractérisée par les taux de ressemblance (cf. définition 33).
4.3.3 Les modificateurs sémantiques
Nous nous intéressons maintenant à une autre catégorie de termes flous qui, cette fois-ci, ne portent pas de sens en tant que tels mais modifient celui des termes auxquels ils se rapportent. Reprenons la phrase exemple que nous avons citée précédemment : "je veux créer une alerte quand le camion se rapproche nettement de l’entrepôt".
L’adverbe "nettement" intensifie le sens du verbe "se rapproche" dans la phrase. Il est donc nécessaire de prendre en compte ce genre de termes dans l’interprétation séman-tique du sens global de la phrase. Ça l’est d’autant plus que, dans notre cas spécifique de déclenchement d’alerte, ces termes impactent le paramétrage à réaliser, et donc indi-rectement l’adéquation avec les objectifs métiers des experts ou des utilisateurs.
Nous appelons ces termes dans ce qui suit : des modificateurs sémantiques.
De la même manière que pour les termes qui constituent notre lexique métier, nous incluons une liste non exhaustive de modificateurs sémantiques au lexique que nous avons préalablement créé. Cette liste est ensuite complétée de la même façon que pour les termes flous en s’appuyant sur la synonymie (cf. section 4.3.2).
Le listing suivant illustre la manière avec laquelle sont déclarés les modificateurs sémantiques dans le lexique métier :
Modificateurs sémantiques du lexique métier. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<tokens>
<!-- MODIFICATEURS SEMANTIQUES -->
<token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">infiniment</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">absolument</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">extrêmement</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">carrément</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">énormément</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">fortement</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">vachement</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">vraiment</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">clairement</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">nettement</token> <token gram="ADV" sem="MODIF_SEM">très</token> </tokens>
Il convient également de rattacher une sémantique à ces modificateurs sémantiques ( !). Pour cela, nous nous inspirons de l’approche des quantificateurs flous afin de modé-liser la sémantique de ces modificateurs.
Pour rappel, les quantificateurs flous ont été introduits par Barwise et Cooper (voir notamment [Barwise et Cooper, 1981]) et Zadeh (voir notamment [Zadeh, 1983]) puis re-définis par Clöckner et Knoll (voir notamment [Glöckner et Knoll, 1997]). Zadeh propose de définir un quantificateur flou comme étant un nombre flou lié à un sous-ensemble flou. La sémantique de ces quantificateurs est déduite à partir d’une fonction d’appartenance. Clöckner et Knoll quant à eux, suivent la vision de Barwise et Cooper et proposent de définir ces quantificateurs comme étant des opérateurs logiques. De cette manière, une expression telle que "quelques personnes âgées" est traduite par une proposition du type : ∃x ∈ A où x est une variable et A l’ensemble des personnes âgées.
Nous proposons de définir les modificateurs sémantiques par des quantificateurs flous fondés sur la sémantique de nos 2-tuples sémantiques. En effet, puisque ces modificateurs s’appliquent essentiellement aux termes flous que nous avons définis par des 2-tuples sémantiques ("proche", "loin", "fort", "faible", etc.), nous proposons de les définir par des valeurs numériques correspondant à une translation symbolique.
Ainsi, la sémantique d’une expression comme "vraiment proche" est obtenue en appli-quant la translation symbolique correspondant à "vraiment", à la sémantique du 2-tuple sémantique qui modélise le terme "proche".
La figure 4.6 illustre la sémantique obtenue pour l’expression "vraiment proche". Cette dernière est obtenue en décalant la fonction d’appartenance triangulaire représentant le terme "proche" (en rouge et correspondant à "CloseTo") sur l’axe des valeurs. Le résultat est représenté par le triangle en pointillés.
Figure4.6 – Représentation de la sémantique d’un modificateur sémantique.
Nous constituons ainsi un ensemble ordonné de modificateurs sémantiques dont la sémantique (une translation symbolique) est une valeur allant de 1 à 99% de la distance entre le terme auquel nous appliquons le modificateur, et le terme suivant. Nous choisis-sons de répartir les modificateurs sémantiques de façon uniforme sur la plage de valeurs afin de couvrir l’ensemble de l’univers des modifications possibles.
Par exemple, si nous constituons un ensemble de quatre modificateurs, le premier aura un taux de modification de 20%, le deuxième 40%, le troisième 60% et le dernier 80%. Bien évidemment, nous excluons les valeurs 0% et 100% qui correspondent respective-ment à aucun changerespective-ment pour la première et qui obligerait à un changerespective-ment de terme pour la deuxième.
Le modèle de calcul des 2-tuples et la nature de la translation symbolique font que, lorsque cette dernière dépasse les 50%, il est nécessaire de transformer la sémantique obtenue (car nous rappelons que la translation symbolique est bornée et ne peut excéder la moitié de la distance entre deux termes successifs).
Par exemple, si nous attachons la valeur de 90% au terme "extrêmement" et 10% au terme "presque", la sémantique obtenue pour l’expression "extrêmement proche" sera transformée en celle correspondant à l’expression "presque au centre" (voir le partition-nement de la figure 4.6 avec "au centre" correspondant à "InCenter"). Le choix de la sémantique à associer à chaque quantificateur est effectué par l’expert du domaine de façon empirique.
Il est à noter que la translation symbolique (puisqu’elle est définie comme α ∈ [−0.5, 0.5[, cf. définition 31) peut être positive ou négative selon la position sur l’axe du terme flou auquel elle est appliquée. Par exemple, le modificateur "vraiment" génère une translation négative sur le terme "proche" (comme le montre la figure 4.6) car il renforce la notion de rapprochement, alors qu’il induit une translation positive sur le terme "loin" car il renforce la notion d’éloignement ("loin" correspond au terme "Far").
4.4 Discussion
Dans l’état de l’art, la section 2.1 a mis en évidence plusieurs formalismes pour ex-primer le CW. Ces modèles sont, pour nous, en quelque sorte, différentes visions du CW.
Nous voudrions pointer ici quelques différences et similitudes pour situer ces modèles ainsi que le nôtre et pour proposer une sorte de comparaison.
4.4.1 Univers, approximation et modèles computationnels :