LA LANGUE DES SIGNES
III- 1 Représentation des Connaissances
La connaissance est la représentation symbolique des aspects d’un univers de discours. Ainsi, une parcelle de connaissance est considérée comme le modèle d’un certain aspect d’un certain univers, cet univers peut être l’univers actuel, un univers futur, un univers de fiction.
Dans le domaine de l’informatique linguistique (TALN, TAL), La représentation des connaissances est l'un des problèmes que le domaine de l’Intelligence Artificielle essaie de résoudre afin de trouver des formalismes et/où modèles permettant l’encapsulation du sens d’un énoncé. Ces formalismes où modèles doivent représenter le sens voulu d’un énoncé sans ambigüité. Dés les débuts de l’histoire de l’informatique, les chercheurs en IA ont voulus mettre en ouvre des systèmes informatique capables de comprendre et de générer des énoncés en langue naturelle, leurs efforts ont été heurté aux problèmes de la représentation de la signification de la phrase, où Les mots ont des significations possibles différentes, mais en contexte, ils ont un sens, qui peut être complexe. Les modèles logiques de la sémantique ont été insuffisants pour remplir leur rôle d’interprétation, d’où l’orientation de leurs recherches vers les modèles et formalismes de représentation des connaissances qui peuvent faire face aux ambigüités lexicales, syntaxiques, sémantique, pragmatiques d’un énoncé en Langage naturel (Figure III-1).
La représentation est un ensemble de conventions destinées à décrire un univers.
Figure III-1 La classification des représentations des procès dans la sémantique cognitive en cours d’émergence
D’un point de vue Intelligence Artificielle, représenter des connaissances consiste à trouver des structures de données appropriées au stockage et à la manipulation des informations relatives à une application [massini 1991].
D’ailleurs le Sens dans le traitement automatique des langues naturelles est devenu un sujet philosophique (voir : http://www.limsi.fr/Individu/gs/textes/ATALA-14.12.96/LePointSurLeSens.html). Desclés dans [J.-P. Desclés 2009] à posé quelques questions pertinentes concernant la représentation sémantiques dans le traitement automatique du langage naturel :
- Le langage est-il une activité autonome ou bien, en tant qu’activité cognitive, entretient-il des rapports avec d’autres activités cognitives (perception, action entre autres) ?
- Décrire la sémantique des langues ? Avec quelles représentations ?
- Les représentations interprétatives (« théorie des modèles » selon Tarski), sont-elles adéquates à l’analyse sémantique des langues ?
- Les représentations sémantiques sont-elles seulement symboliques (propositionnelles selon Fodor) ? Peut-on concevoir également des représentations iconiques et figuratives ?
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La sémantique des langues nécessite-t-elle des représentations cognitives (non spécifiquement propositionnelles) ? Selon quelle architecture cognitive ?III -4. Différents Formalismes de Représentation des Connaissances
En réalité, il n’existe pas une seule manière de classification pour les méthodes de Représentation, en ce qui nous concerne, nous contenterons ici de citer quelques formalismes qui sont en relation avec notre travail, notamment dans le domaine de la sémantique cognitive, à savoir : Les frames, la dépendance conceptuelle, les scripts, LCS et enfin la GAC (Grammaire applicative cognitive).
[Schank 1973] ramène le sens d’un énoncé à une combinaison de prédicats (relateurs) primitifs supposés universels. Ces primitives auraient permis de normaliser les représentations internes à la machine, sous forme de graphes de dépendance conceptuelle. Mais il semble que le conceptuel ne se laisse pas découper de façon aussi rigide, et que seuls quelques énoncés simples se soumettent à la transformation. [Minsky 1975] élabore les frames sur le modèle des schémas piagétiens, et Schank un peu plus tard, les scénarios sur le même modèle. Les scénarios permettent de reconstruire les présupposés nécessaires à la compréhension d’un texte : des connaissances standard concernant les situations évoquées, l’environnement dans lequel elles se déroulent, et les facteurs qui peuvent influencer le déroulement normal. Mais les scénarios s’avèrent, à l’usage, très lourds à gérer dès que plusieurs situations se superposent. Schank complète son modèle en 1977 en intégrant aux scripts la dépendance conceptuelle ; [Riesbeck 1975] met ce modèle en œuvre dans son analyseur ELI.
[Gilles Bernard & Jym Feat 4 eat : Langage naturel, intelligence artificielle (1988)]
III-4.1 Le Frame
Les travaux de « MARVIN MINSKY » sont à l’origine de la théorie des FRAMES en Intelligence Artificielle. Dans ces travaux il s’est inspiré des théories de psychologie pour analyser une situation nouvelle, un être humain consulte des structures qui intègrent les situations auxquelles il à déjà été confronté, il choisit la structure qui lui semble la plus proche de la situation courante et la modifie éventuellement pour la faire correspondre à cette situation.
A partir de ses considérations, Minsky s’est attaché à définir un formalisme général de représentation de connaissance. Ce formalisme repose sur la réutilisation dynamique de structures appelées FRAME
III-4.1.1. Définition
Un Frame est une entité générique composée d’attributs qui décrivent les différentes propriétés du concept représenté. Un attribut est à son tour décrit par un certain nombre de facettes, possédant des valeurs. Les facettes expriment des modalités descriptives ou comportementales, représentant différents points de vue sur l’attribut (Figure III-2). Elles servent non seulement à décrire la nature de l’information que l’attribut contient, mais aussi à préciser comment la calculer ou l’utiliser.
Figure III-2 Structure à trois niveaux d’un Frame Langage de Frame
Nous appelons « langage de frame » un système à héritage destiné à gérer des connaissances représentées à l’aide de telles entités.
Sous Frame et héritage.
Un sous frame est spécialisation d’un ou de plusieurs frames pères appelés « SuperFrame », dont il hérite les couples attribut-facette. L’héritage est dynamique : les couples hérités ne sont pas recopiés dans le frame. Considérons par exemple le frame « Ptrans », sous frame du frame « Phrase ».
Figure III-3 le Frame « PTRANS » spécialisation du Frame « Phrase » Utilisation des Frames
Un frame sert de référence pour comparer des objets que l’on désire reconnaître, analyser ou classer. Les problèmes traités se divisent en deux grandes catégories:
1. Le Filtrage : consiste à rechercher, parmi un ensemble de frames, ceux qui correspondent à certains critères données. Il repose sur l’héritage et l’appariement entre frames. Le processus d’appariement tente de créer une correspondance entre les informations détenues par le frame choisi : les valeurs observées sont éventuellement substituées aux valeurs par défaut.
2. La classification : consiste à intégrer un nouveau frame dans une hiérarchie établie.