Synth` ese et domaines d’application

Le tableau 3.3 (Ben Slimen et al., 2013) r´esume les caract´eristiques des transfor-mations ´etudi´ees : TK, TO, TS, TV et MD. Pour chaque transformation, il est mentionn´e s’il s’agit d’un cas discret (D ) et/ou continu (C ) et si elle satisfait le principe de consistance (PC ), la pr´eservation de pr´ef´erences (PP ) et la sp´ecificit´e maximale (SM ).

Transformations p → π π → p ^{Propri´et´es} D C PC PP SM TK X X X X X TO X X X X X X X TS X X X X X X TV X X X MD X X

Table 3.3 – R´esum´e des transformations (Ben Slimen et al., 2013)

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Etant une br`eve synth`ese, la th´eorie des probabilit´es est le mod`ele le plus classique pour la mod´elisation des informations imparfaites. Cette th´eorie, ne permet pas la mod´elisation du raisonnement humain, o`u les informations et les connaissances fournies sont de nature ambigu¨e (Alsahwa, 2014 ; Mouchaweh, 2002). Par contre, la th´eorie des possibilit´es offre un outil flexible pour repr´esenter une information imparfaite, incertaine et impr´ecise, exprim´ee par les humains. Cette derni`ere est destin´ee `a la gestion de l’incertitude ´epist´emique ; c’est-`a-dire l’incertitude dans un contexte o`u les connaissances sont exprim´ees d’une fa¸con ambigu¨e (Alsahwa, 2014). Les chercheurs ont exploit´e la th´eorie des possibilit´es dans plusieurs axes du do-maine de RI, tels que : la construction des syst`emes multi-agent pour la recherche intelligente des documents Web (Elayeb, 2009), l’expansion s´emantique des requˆetes (Ben Khiroun et al., 2011), la d´esambigu¨ısation morphologique des textes Arabes (Bounhas et al., 2015), la proposition d’un mod`ele de recherche d’information bas´e sur les r´eseaux possibilistes (Garrouch et Omri, 2015), l’indexation des documents biom´edicaux `a partir d’un r´eseau possibiliste (Chebil et al., 2016), etc.

Ainsi, les transformations probabilit´e-possibilit´e ont ´et´e exploit´ees dans plusieurs domaines d’application, autres que la RI, tels que : (Mouchaweh et al., 2006) ont travaill´e sur le diagnostic de reconnaissance des formes `a l’aide d’une m´ethode de classification FPM (Fuzzy Pattern Matching) pour des donn´ees provenant des secteurs industriels et m´edicaux. (Moussa, 2014) ont adopt´e la TO dans le domaine de la Finance quantitative. (Benferhat et al., 2017) ont utilis´e la transformation probabilit´e-possibilit´e pour donner une approximation d’inf´erence MAP (Maximum A Posteriori) dans les r´eseaux cr´edaux³, afin de transformer un r´eseau cr´edal en un r´eseau possibiliste, etc.

Nous portons une attention particuli`ere `a la th´eorie des possibilit´es qui repr´esente un cadre prometteur pour traiter le contexte d’ambigu¨ıt´e des traductions dans le domaine de RIT. Nous nous focalisons aussi sur la r`egle de transformation probabi-lit´e-possibilit´e de Dubois et Prade, parce que d’une part, elle satisfait les principes

3. Les r´eseaux cr´edaux sont des mod`eles graphiques probabilistes, comme les r´eseaux Bay´esiens. Les r´eseaux cr´edaux sont bas´es sur la th´eorie des probabilit´es impr´ecises (Benferhat et al., 2017).

de consistance et de pr´eservation de pr´ef´erence, d’autre part, elle est la transforma-tion la plus utilis´ee et elle a donn´e des bons r´esultats dans les diff´erents domaines.

Conclusion

Nous avons pr´esent´e dans ce chapitre un survol sur les diff´erentes notions de base des th´eories des probabilit´es, des possibilit´es et de transformation d’un cadre proba-biliste vers un cadre possiproba-biliste. Nous avons pr´esent´e aussi une ´etude comparative entre ces th´eories afin de profiter de leurs avantages dans nos contributions. La seconde partie de ce manuscrit aura pour finalit´e de pr´esenter des nouvelles approches de d´esambigu¨ısation de TR en RIT. Ces approches sont bas´ees sur les th´eories des possibilit´es et de transformation probabilit´e-possibilit´e afin de traiter l’impr´ecision et l’incertitude de mani`ere innovante. Cette seconde partie comprend les trois chapitres suivants : dans le chapitre quatre, nous pr´esentons trois approches possibilistes pour la d´esambigu¨ısation des traductions de requˆetes, nous exposons les mod`eles conceptuels de ces approches, ainsi qu’un exemple illustratif pour chacune. Le chapitre cinq pr´esente la validation et les ´evaluations des performances des approches propos´ees. Dans le chapitre six, nous pr´esentons et validons une nouvelle approche `a base de proximit´e bilingue.

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Approches possibilistes

pro-pos´ees pour la d´

esambigu¨ısa-tion des traductions de

requˆetes

Sommaire

Introduction . . . 77 4.1 Proposition d’une approche de TR `a base de

transfor-mation probabilit´e-possibilit´e . . . 79 4.1.1 Sc´enario de traduction des syntagmes nominaux (Noun

Phrases : NPs) . . . 79 4.1.2 Le mod`ele possibiliste . . . 83 4.1.3 La traduction possibiliste des mots simples . . . 85 4.1.4 Exemple illustratif . . . 87 4.2 Proposition d’une approche possibiliste discriminative

de d´esambigu¨ısation de TR . . . 91 4.2.1 Le degr´e de pertinence possibiliste . . . 92 4.2.2 Exemple illustratif . . . 93 4.3 Approche possibiliste hybride . . . 95 4.3.1 Exemple illustratif . . . 96 Conclusion . . . 99

Intoduction

Lors du d´eveloppement d’un SRIT, il est crucial de garantir une bonne traduction de la requˆete source, afin de retrouver des documents pertinents qui r´epondent aux besoins des utilisateurs. Donc, il est n´ecessaire de traiter l’ambigu¨ıt´e des traductions qui est consid´er´ee comme un cas d’impr´ecision. En effet, la th´eorie des possibilit´es

est prˆete naturellement `a ce genre d’application (Dubois et Prade, 2015). Cette th´eorie, pr´esent´ee dans le chapitre 3, est consid´er´ee `a la base de notre travail pour diff´erentes raisons : elle a une capacit´e de r´ealiser la repr´esentation des connais-sances imparfaites et de proposer des outils de raisonnement qui permettent de traiter l’incertitude et l’impr´ecision dans le cas o`u les connaissances sont de nature ambigu¨e (Alsahwa, 2014).

Par ailleurs, les dictionnaires bilingues sont de plus en plus disponibles pour de nom-breuses langues, ce qui a am´elior´e davantage l’utilit´e des approches de TR `a base des dictionnaires. Malgr´e cela, ces derniers souffrent principalement de probl`eme de couverture et d’ambigu¨ıt´e. Plusieurs approches (Kwok, 2000 ; Nie, 1999 ; Xu et al., 2001) ont propos´e de collecter des grandes ressources lexicales pour augmen-ter la couverture des dictionnaires, que ce soit manuellement ou automatiquement. D’autres approches (Davis et Ogden, 1997 ; MarkW. Davia, 1997) ont utilis´e un dictionnaire des phrases pour traduire les requˆetes sources en unit´es. En outre, l’efficacit´e acquise, en utilisant une traduction manuelle des phrases, est largement meilleure qu’une traduction mot-`a-mot `a base de dictionnaire (Hull et Grefenstette, 1996). De plus, la traduction des concepts multi-termes comme des phrases permet d’injecter des termes suppl´ementaires ayant des traductions non-ambigu¨es, en four-nissant le contexte correct pour la d´esambigu¨ısation des traductions (Ballesteros et Croft, 1998). Cette m´ethode peut supporter l’efficacit´e de la RIT, en r´esolvant le probl`eme d’ambigu¨ıt´e de traduction mieux qu’une traduction mot-`a-mot.

Jusqu’`a pr´esent, il est difficile d’obtenir un dictionnaire exhaustif des phrases. En r´ealit´e, plusieurs nouvelles phrases se forment chaque jour, donc il est pos-sible d’avoir de nombreuses phrases non-existantes dans le dictionnaire utilis´e. Par cons´equent, le probl`eme de couverture du dictionnaire augmente ce qui posera de nouveau le probl`eme d’identification et de traduction des phrases inconnues. Dans ce chapitre, nous proposons d’exploiter la th´eorie des possibilit´es pour traiter l’ambigu¨ıt´e de TR afin de franchir les difficult´es retrouv´ees dans les approches `a base de dictionnaire. Notre contribution inclut trois parties : (i) une approche possibiliste `

a base d’une transformation probabilit´e-possibilit´e (section 4.1), qui se focalise sur la traduction des syntagmes nominaux ; (ii) une approche possibiliste discriminative bas´ee sur un r´eseau possibiliste pour am´eliorer la qualit´e de traduction des mots restants (section 4.2) ; et (iii) une approche possibiliste hybride qui combine les deux premi`eres approches en profitant de ses avantages (section 4.3).

4.1 Proposition d’une approche de TR `a base de