Sémantique d'un modèle de processus

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Une extension du modèle sémantique latent probabliste pour le partionnement non-supervisé de documents textuels

Une extension du modèle sémantique latent probabliste pour le partionnement non-supervisé de documents textuels

2.2 Extension de PLSA Dans notre extension du modèle PLSA, nous supposons que les mots du vocabulaire V associé à la collection D sont générés à la fois par les clusters de documents et les thématiques de mots. Cette supposition peut s’interpréter de la manière suivante : dans une collection, il existe différentes thématiques de documents correspondant aux diffé- rents discours et à l’intérieur de chacune de ces thématiques, il peut y avoir des sous- thématiques. Ainsi, la différence principale entre notre modèle et le modèle PLSA est l’utilisation d’une variable latente supplémentaire β, représentant les sous-thématiques (ou concepts de mots dans la suite). Le processus génératif correspondant à notre mo- dèle (figure 1, b) est le suivant : choisir un document d suivant la probabilité P (d), générer une thématique α d’après P (α|d), choisir un concept de mots β suivant la probabilité P (β), et générer un mot w d’après P (w|α, β). Grâce aux deux variables latentes α et β, le nouveau modèle est capable de capturer le discours sur deux ni- veaux de granularités différents. Lorsque notre modèle est utilisé pour le clustering de documents, le nombre de clusters de documents (cardinalité de α) peut être choisi indépendamment du nombre de concepts de mots (cardinalité de β) présents dans la collection. Pour apprendre les paramètres du modèle, nous utilisons l’algorithme EM en maximisant la log-vraisemblance comme avec le modèle PLSA.
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Une sémantique observationnelle du modèle des boîtes pour la résolution de programmes logiques (version étendue)

Une sémantique observationnelle du modèle des boîtes pour la résolution de programmes logiques (version étendue)

La notion de trace virtuelle a pour but de capturer l’id´ee du “bon” niveau d’observation d’un processus physique. Mˆeme pour un programme, le bon niveau d’observation n’est pas ´evident. Quels sont les ´el´ements significatifs ou utiles `a observer? Toute ex´ecution d’un programme met en œuvre une s´erie de couches de logiciels jusque dans les composants mat´eriels. Certaines erreurs peuvent mˆeme provenir d’interf´erences de particules ´energ´etiques avec des composants ´electroniques. Le “bon” niveau d’observation ne peut donc ˆetre d´efini de mani`ere absolue. Toute trace virtuelle ne peut ˆetre dite int´egrale que si l’on se fixe une limite a priori quant `a la granularit´e du ph´enom`ene observ´e (mais penser que l’on puisse atteindre un niveau “ultime” de description rel`everait d’une approche excessivement r´eductionniste). Dans le cas d’un langage de programmation, le niveau
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Validation de la sémantique d'un modèle semi-formel de connaissances avec OntoCASE

Validation de la sémantique d'un modèle semi-formel de connaissances avec OntoCASE

Fig. 1 –Méthodologie OntoCASE. 2) La méthode Formaliser en ontologie du domaine est supportée par un assistant à la formalisation qui génère l'ontologie du domaine. Trois processus composent cette méthode, soit les processus importer, désambiguïser et convertir (Héon et al., 2009a). Le processus d'importation traduit le modèle semi-formel exprimé dans la notation native à l'éditeur de modèles semi-formels (ici eLi) en modèle dans la notation de l'Ontology Web Language (OWL). Le processus de désambiguïsation a pour objectif de lever la polysémie du langage afin de produire un modèle dont les éléments sont non ambigus. Un ensemble de dispositifs (menus déroulants, pointage dans le schéma du modèle, messages textuels publiés à la console) sont autant de mécanismes d’interaction qui assurent la fluidité de la désambiguïsation et qui incitent le modélisateur à s'interroger sur des éléments du langage qu'il utilise. Lorsque la désambigüisation est terminée, le modélisateur convertit le modèle désambiguïsé en ontologie OWL grâce au module de conversion qui est intégré à OntoCASE.
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Un modèle de description sémantique de ressources pédagogiques basé sur une ontologie de domaine

Un modèle de description sémantique de ressources pédagogiques basé sur une ontologie de domaine

Article de recherche Amel BOUZEGHOUB, Bruno DEFUDE, John-Freddy DUITAMA, Claire LECOCQ GET/INT RÉSUMÉ : Le nombre de ressources pédagogiques disponibles sur l’Internet a considérablement augmenté ces dernières années et le problème de leur indexation et de leur recherche devient aujourd’hui crucial. Les normes et standards de métadonnées éducatives comme LOM et SCORM s’intéressent à ces problèmes mais ne les résolvent pas complètement à notre avis. Nous proposons dans cet article d’étendre ces standards en intégrant une description sémantique des ressources basée sur une ontologie du domaine de connaissances couvert. Une ressource se décrit par des prérequis, un contenu et une fonction d’acquisition. Cette description permet d’offrir des outils de recherche plus sophistiqués et favorise également la réutilisation. A cet effet, nous proposons de construire de nouvelles ressources par assemblage de ressources existantes. Cet assemblage se fait en définissant un graphe de composition construit à partir de ressources existantes et d’opérateurs de composition (séquence, parallèle, alternative). Pour donner encore plus de flexibilité dans la composition, nous introduisons la notion de ressource intentionnelle pour laquelle certaines ressources du graphe de composition peuvent être des requêtes intentionnelles sur la base des ressources. Nous montrons l’utilisation qui peut être faite de ce modèle de description sémantique au niveau du processus d’adaptation d’une ressource à un apprenant donné. Une notion de qualité de ressource est proposée qui permet notamment d’évaluer sa capacité à être réutilisée. Cette qualité peut être évaluée a posteriori par des métriques ou bien contrôlée a priori par du typage. Une implémentation de ce modèle a été faite en utilisant Sesame, une base de données RDF qui dispose d’un langage de requête appelé SeRQL.
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Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées liées à l'observation de la terre

Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées liées à l'observation de la terre

Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Toulouse, France { helbert.arenas,aussenac,catherine.comparot,cassia.trojahn}@irit.fr RÉSUMÉ. Le domaine de l’observation de la terre est en forte évolution. L’ESA a récemment lancé les satellites Sentinel 1 et Sentinel 2 qui livrent entre 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités d’applications métier. Un des challenges à relever est alors l’intégration de données hétérogènes provenant de diffé- rentes sources. Les technologies du web sémantique, en fournissant une infrastructure basée sur RDF et des ontologies, jouent un rôle clé dans ce contexte. Nous présentons une approche pour enrichir les métadonnées habituelles des images satellites avec des données externes (e.g. la région représentée sur l’image a été récemment affectée par une canicule) de manière à disposer d’un ensemble plus important de critères pour les retrouver. Nous proposons un vocabulaire sémantique et une formalisation des re- lations spatio-temporelles support au processus d’intégration des différentes données géolocalisées associées à des observations de la terre.
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Vers un modèle d'indexation sémantique adapté aux dossiers médicaux de patients

Vers un modèle d'indexation sémantique adapté aux dossiers médicaux de patients

Dans ce travail, nous avons proposé et évalué un modèle d’indexation sémantique dédié aux DMP. Le processus d’indexation comprend deux étapes : (1) annotation sé- mantique qui intègre essentiellement une méthode de désambigüisation de concepts et (2) génération de l’index sémantique qui intègre un schéma de pondération des con- cepts selon leur spécificité et/ou centralité. L’évaluation de la méthode d’indexation sémantique proposée sur un corpus de DMP a montré que les résultats sont promet- teurs. Dans nos futurs travaux, nous envisageons de procéder à une évaluation qui utilise un corpus de dossiers annotés manuellement par les médecins même si cette tâche est couteuse en temps. On envisage également de montrer l’intérêt précis de notre schéma de pondération en le déployant sur des corpus de test avec des config- urations différentes de DMP comme celui fourni par I2B2 qui ont la spécificité de contenir des résumés de situations de patients.
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Un modèle de raisonnement pour un système de recherche sémantique d’informations sur le web basé agents

Un modèle de raisonnement pour un système de recherche sémantique d’informations sur le web basé agents

i Table des Figures Figure I.1 : Science de l’information multidisciplinaire …………………….……....…… Figure I.2 : Processus de la recherche d’information ………………………….……..…… Figure I.3: Indexation classique et Annotation sémantique ……………………...……….. Figure I.4 : Fréquence et discrimination de termes d’indexation ……………………….… Figure I.5 : Annotation sémantique basée ontologie ……………………………………… Figure I.6 : Vecteurs documents et requêtes dans l’espace des termes …………………… Figure I.7 : Matrice Terme x Document (nxm) …………………………………………… Figure I.8 : Répartition des documents envers une requête ………………………………. Figure I.9 : Architecture du système AGATHE ………………………………………….. Figure I.10 : Architecture d’un système multi-agents pour la RI sur le Web …………….. Figure II.1: Cycle de gestion de connaissances …………………………………………... Figure II.2 : Relations données –Informations –Connaissances ………………………….. Figure II.3 : Exemple de réseau sémantique ……………………………………………… Figure II.4 : Exemple de graphe conceptuel ……………………………………………… Figure II.5 : Hiérarchies types de concepts, et types de relations binaires ……………….. Figure II.6 : Projection du GC « H » dans le GC « G » ………………………………….. Figure II.7:Architecture des bases de connaissances en LDs …………………………….. Figure II.8: Base de connaissances et interprétations en LDs ……………………………. Figure II.9 : Les relations dans un thésaurus ……………………………………………… Figure II.10 : Le triangle sémiotique et l’interprétation ontologique …………………….. Figure II.11: L'élément « Concept » ……………………………..………………………. Figure II.12: L'élément « Relation » ……………………………………………………… Figure II.13 : Type d’ontologies selon leur dépendance …………………………………. Figure II.14 : Phase de construction d’une ontologie …………………………………….. Figure II.15 Vision du Web Sémantique …………………………………………………. Figure II.16 : Pyramide des langages du web sémantique ……………………………….. Figure II.17.a : Exemple de document XML ……………………………………………. Figure II.17.b : DTD associé à un document XML ………………………………………. Figure II.17.c : XSD associé à un document XML ……………………………………….. Figure II.18 : Graphe RDF d’un document XML ………………………………………… Figure II.19 : Origines du langage OWL …………………………………………………. Figure III.1 : Composants d’annotation sémantique ………………………………………
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Assistance à la réutilisation de processus d'analyse de traces d'apprentissage via une approche narrative et sémantique

Assistance à la réutilisation de processus d'analyse de traces d'apprentissage via une approche narrative et sémantique

Découverte d'informations critiques. Une autre assistance envisagée consiste en la découverte automatique d'informations critiques pour certains éléments de l'analyse. Une information est dite critique si, lorsque le contexte d'un processus d'analyse change, elle n'est plus pertinente et occasionne des erreurs (e.g. d'interprétation). Les paramétrages des opérateurs sont notamment concernés. Pour remédier à ce problème, nous prévoyons de nous appuyer sur les éléments narratifs utilisés lors de la descrip- tion du processus d'analyse et sur des retours utilisateurs. Si l’on reprend les variables E utilisées pour entraîner le modèle de la section 3, des éléments narratifs de type contraintes et hypothèses peuvent être associés au processus, afin d’exprimer dans quelle situation il est pertinent de les utiliser. Par exemple, une hypothèse pourrait être qu’entraîner le modèle seulement avec les nombres d’actions comme c'est le cas ici, ne convient que dans le cadre d’un MOOC. Dès lors, le système d’assistance pourra détecter les éléments (e.g. étapes) ne convenant pas pour la réutilisation de l’analyse répondant à un nouveau besoin.
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Un modèle spatio-temporel sémantique pour la modélisation de mobilités en milieu urbain

Un modèle spatio-temporel sémantique pour la modélisation de mobilités en milieu urbain

L'étude des dynamiques de mobilité en milieu urbain est un sujet de recherche essentiellement abordé depuis le début des années 1980 (Hanson & Huff, 1986; Jiang et al, 2012; Pentland & Liu, 1999). L'une des principales raisons de l’émergence de ce courant de recherche est une conséquence du constat que la prédiction des comportements de déplacement des individus pourrait être un élément essentiel d’une meilleure planification des transports urbains et de l'analyse des politiques publiques de la ville (Kitamura, 1988). Un objectif important de la recherche d'une meilleure compréhension des dynamiques de mobilité passe par le développement d’une capacité de représentation et de prédiction des mobilités afin d’étudier comment en particulier les individus réagissent aux changements dans leur environnement. Cette recherche d’une meilleure compréhension des mobilités des individus reste encore une tâche difficile dans la mesure où cela implique non seulement des processus décisionnels complexes, mais également une série de contraintes sémantiques, spatiales et temporelles. A ce stade, le développement de méthodes et de modèles conceptuels d'exploration de données de mobilité pour une meilleure analyse et compréhension des comportements humains est toujours considéré comme un défi scientifique.
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Un modèle pour l’étude des nominations émergentes. Notion de repérage pour saisir les modalités d’ajustement sémantique et discursif

Un modèle pour l’étude des nominations émergentes. Notion de repérage pour saisir les modalités d’ajustement sémantique et discursif

Le travail présenté dans cet article s’intègre dans un projet plus vaste, qui vise à construire une méthodologie générale de repérage et d’analyse des expressions dénominatives émergentes (non encore stabilisées ou redevenues instables). Celle-ci est destinée à guider l’interprétation des descriptions référentielles, suivant le type sémantico- cognitif de l’entité (entité humaine, processus social, événement…), mais également en tenant fidèlement compte des composantes intersubjective et interdiscursive des négociations qui touchent aux choix des termes et à leurs usages. La démarche repose sur l’observation systématique du contexte de ces expressions afin d’y identifier les traces des différentes formes d’élaboration (intralocutive, interlocutive et interdiscursive), lesquelles fondent et accompagnent l’acte de nomination.
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Modèle sémantique d'intelligence ambiante pour le développement « Do-It-Yourself » d'habitats intelligents

Modèle sémantique d'intelligence ambiante pour le développement « Do-It-Yourself » d'habitats intelligents

Les systèmes d’assistance ambiants n’utilisant pas les ontologies sont, pour la plupart, basés sur des règles pour offrir l’intelligence nécessaire à l’habitat. Concrè- tement, ces systèmes utilisent la logique de prédicat de premier ordre pour trouver la contrainte à satisfaire. Chaque contrainte sous forme de programme (script) plani- fié écoute les entrées-sorties, récupère la valeur ou la donnée postée puis la propage à l’ensemble de ses règles pour vérifier celles qui seront satisfaites. Pour bien com- prendre cela, reprenons l’exemple décrit plus haut dans la section sur la structuration des informations dans l’ontologie 1.3.1. Dans cet exemple, l’habitat intelligent sou- haite éclairer le couloir lorsque la personne âgée se lève pendant la nuit. Si le capteur de mouvement de la chambre à coucher indique "ON" il déclenche la règle permet- tant d’allumer les lumières de la chambre dès qu’un mouvement dans la chambre est détecté. Cette règle pour être efficace ajoute des informations temporelles afin de ne s’exécuter qu’après 18 h. Malgré cela, cette règle reste très inefficace, en ce sens qu’elle ignore tout du contexte dans lequel elle s’exécute. Aucune connaissance sur l’histo- rique du capteur n’est connue du système de règles, ce qui engendre une incapacité à établir des règles très précises. De plus, il n’est donné aucune information sur les interactions entre les règles existantes. Entrent-elles en conflit ? S’annulent-elles ? Le manque d’informations sur les autres entités qui interviennent dans le processus ne permet pas de rendre cette règle robuste ni de gérer les informations temporelles et spatiales.
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Traitement Automatique de la Langue Naturelle et interprétation:Contribution à l'élaboration d'un modèle informatique de la Sémantique Interprétative

Traitement Automatique de la Langue Naturelle et interprétation:Contribution à l'élaboration d'un modèle informatique de la Sémantique Interprétative

4.1 Coopération Homme / Machine Avec la chute du paradigme cognitiviste premier, dont l’apogée prag- matique (ou plutôt applicative) fut atteinte avec les systèmes experts, et l’insuffisance de leur puissance inférentielle pour la modélisation d’un com- portement cognitif simple, d’autres aspects de l’outil informatique furent pris en compte. La modélisation complète et fidèle de la cognition devrait en ef- fet être abandonnée, au profit d’une véritable collaboration, en reconnaissant l’irréductibilité des activités mentales à un calcul symbolique (ni même sub- symbolique). C’est en ce sens que Y.-M. Visetti [65] commente le passage des systèmes experts aux systèmes à base de connaissances, première amorce de ce mouvement vers la coopération. Se situant à un niveau plus général que le nôtre (du point de vue des domaines d’application), il reconnaît les nui- sances d’une préconception logique majoritaire, dont les contraintes dans les systèmes dits cognitifs bloquent la communication entre la machine et son utilisateur. Ainsi, en restreignant la place de structures logiques complexes et par trop figées, et en accordant une priorité à la coopération plutôt qu’à une automatisation utopique, il trace les grandes lignes d’un nouveau type d’outil. Ce dernier, qu’il nomme «système interactif d’aide à la modélisation et à la validation des raisonnements» doit abandonner l’exigence de l’autono- mie. En réduisant la complexité et l’importance de la formalisation logique, il limite l’application de celle-ci à certaines parties restreintes d’un processus de raisonnement. Pour cet aspect, il faut entendre simplement une économie cognitive de l’utilisateur, exigeant par là même de celui-ci une connaissance suffisante du domaine et des limites même de ce type de coopération.
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Un modèle multidimensionnel pour un processus d'analyse en ligne de résumés flous

Un modèle multidimensionnel pour un processus d'analyse en ligne de résumés flous

une navigation similaire à celle qui serait possible au sein d’un cube classique, mais en se déplaçant à un niveau d’abstraction supérieur qui regroupe les cellules en régions homogènes. Les méthodes basées sur des approches statistiques précédemment présentées ont une grande capacité à fournir des résumés de données à un utilisateur en lui propo- sant des outils de représentation graphique et d’analyse. Toutefois, la faiblesse de ces méthodes se situe dans leur incapacité à offrir à un décideur la possibilité de découvrir des connaissances exceptionnelles souvent ne concernant pas la majorité des indivi- dus. En effet, ces méthodes synthétisent de manière très concise un ensemble très important de données, en négligeant les connaissances relatives à des sous-ensembles particuliers des données à résumer. Certes les systèmes OLAP sont dotés d’outils de fouille de données mais ils restent toujours limités par l’effet de seuil et l’orientation sujet qui est définie en amont d’une étape de découverte de connaissance. Nous al- lons présenter dans la section suivante les méthodes de compression sémantique de données basées sur les modèles de fouilles de données ou sur les méta-données.
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Une sémantique observationnelle du modèle des boîtes pour la résolution de programmes logiques

Une sémantique observationnelle du modèle des boîtes pour la résolution de programmes logiques

Le point important ici est que le niveau d’observa- bilit´e est en fait arbitraire et qu’en aucun cas le niveau choisi ne peut ˆetre consid´er´e comme ultime. Il est donc normal que, pour un niveau d’observation donn´e, on soit oblig´e de tenir compte dans la description, aussi pr´ecise soit-elle, d’´el´ements externes `a celle-ci. C’est pourquoi la SO constitue un mod`ele `a la fois ind´e- pendant d’un processus particulier observ´e (c’est en ce sens qu’elle est “g´en´erique”), mais ´egalement com- portant des r´ef´erences ` a des aspects non formellement d´ecrits associables aux processus que l’on souhaite ob- server.
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Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées liées à l'observation de la terre

Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées liées à l'observation de la terre

Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Toulouse, France { helbert.arenas,aussenac,catherine.comparot,cassia.trojahn}@irit.fr RÉSUMÉ. Le domaine de l’observation de la terre est en forte évolution. L’ESA a récemment lancé les satellites Sentinel 1 et Sentinel 2 qui livrent entre 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités d’applications métier. Un des challenges à relever est alors l’intégration de données hétérogènes provenant de diffé- rentes sources. Les technologies du web sémantique, en fournissant une infrastructure basée sur RDF et des ontologies, jouent un rôle clé dans ce contexte. Nous présentons une approche pour enrichir les métadonnées habituelles des images satellites avec des données externes (e.g. la région représentée sur l’image a été récemment affectée par une canicule) de manière à disposer d’un ensemble plus important de critères pour les retrouver. Nous proposons un vocabulaire sémantique et une formalisation des re- lations spatio-temporelles support au processus d’intégration des différentes données géolocalisées associées à des observations de la terre.
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Modèle multidimensionnel en diamant dédié à l'OLAP sémantique de documents

Modèle multidimensionnel en diamant dédié à l'OLAP sémantique de documents

1 Introduction Les données issues des processus métiers d’une organisation constituent un capital précieux pour la prise de décisions. La technologie des entrepôts de données a largement contribué à tirer profit de ces données opérationnelles via une réorganisation multidimensionnelle adaptée aux décideurs. Cependant, outre les données factuelles dont la modélisation et l’exploitation est maîtrisée par les outils d’entreposage de données (« data warehousing »), de nombreux travaux de recherche considèrent que les documents constituent également une source très riche de données textuelles dont l’utilité n’est pas moins importante que celle des données factuelles. Ainsi l’architecture d’un entrepôt de données classique s’avère inadaptée pour le stockage et la manipulation des documents.
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Aide à la décision par l'analyse sémantique et la simulation des interactions dans l’organicube, modèle qualitatif général d'audit pour les entreprises

Aide à la décision par l'analyse sémantique et la simulation des interactions dans l’organicube, modèle qualitatif général d'audit pour les entreprises

complexe où les effets d'une décision ne se limite pas à un ou l'autre secteur d'activité. L'entreprise PEP est composée de différents secteurs : vente, production, administration. Elle fabrique différents produits pharmaceutiques. Elle est organisée en plusieurs niveaux hiérarchiques, avec une direction, des chefs, des ouvriers, des employés de commerce. Si la coordination manque entre ces différentes parties, l'entreprise peut rapidement se retrouver en difficulté. La vente ne peut mettre sur le marché un médicament non agréé par Swissmedic pour la Suisse ou la FDA pour les Etats-Unis. La décision de changer de fournisseur pour une substance particulière, qui ne serait plus fournie en poudre, mais en liquide peut avoir des répercussions, non seulement sur le processus même de transformation qui exigerait d'autres modes opératoires, mais également sur la qualité du produit dont la stabilité doit être de nouveau prouvée auprès des organes étatiques des différents pays de vente.
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Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées d'observation de la Terre

Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées d'observation de la Terre

TELIOS (Virtual Observatory Infrastructure for Earth Observation Data) 2 est un des projets les plus aboutis visant à exploiter la sémantique pour les images de satel- lites, dans l’objectif de faciliter l’accès à des données d’observation de la Terre par des agences telles que la NASA ou l’ESA. Dans le cadre de ce projet, les images sont clas- sifiées et représentées sous forme de vecteurs liés à des sources de données externes par le biais d’ontologies (TELEIOS, 2016). Ces ontologies s’appuient notamment sur le standard stRDF qui étend RDF pour les données spatiales et temporelles, bien que les analyses réalisées ne prennent pas en compte la composante temporelle. Un des ob- jectifs de TELIOS concerne les images produites par les radars à synthèse d’ouverture (SAR) (Espinoza-Molina, Datcu, 2013) et (Espinoza-Molina et al., 2015) et a pour but de leur associer des données provenant de différentes sources de données, comme Corine Land Cover (données sur la nature de la couverture du sol), Urban Atlas, Geo- names et LinkedGeoData (taxonomies de toponymes). La représentation sémantique de ces données et métadonnées vise à faciliter leur recherche au sein du système Earth Observation Image Retrieval. Pour cela, le projet propose un modèle ontologique, SAR, qui réutilise la taxonomie TerraSARX et étend celle présentée dans (TELEIOS, 2016). Ce modèle est alimenté par un processus d’extraction automatique d’informa- tions et de typage sémantique qui exploite les métadonnées des images d’une part, et les données des sources choisies d’autre part. Les données des sources externes sont alors liées par leurs propriétés spatiales aux métadonnées des images situées sur une zone géographique incluant celle des données. L’entrepôt de données sémantiques ainsi constitué est ensuite exploité pour rechercher des images ou des informations en formulant des requêtes complexes combinant les métadonnées d’origine et celles ti- rées des données. Cette approche rejoint notre objectif puisqu’elle associe aux images d’observation de la Terre des données provenant du web. Cependant, la composante temporelle n’y est pas présente.
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Le processus d'adaptation à la maladie chronique : une perspective axée sur le modèle de l'occupation humaine

Le processus d'adaptation à la maladie chronique : une perspective axée sur le modèle de l'occupation humaine

De plus, le fait de donner aux individus les moyens d’adopter des stratégies d’autogestion de la maladie, ce qui se réfère au concept d’empowerment, a été soulevé parmi les compétences mises de l’avant par l’OMS (2005). Selon Le Bossé (2003), le concept d’empowerment peut être traduit par le développement du pouvoir d’agir, qui est défini comme étant la capacité des individus et des communautés à exercer un contrôle sur les changements qui teintent leur vie (Rappaport, 1987). Le développement du pouvoir d’agir est orienté vers les conditions personnelles et structurelles qui rendent impuissant un individu en difficulté dans le but d’amener la personne à mener à terme un changement souhaité (Vallerie et Le Bossé, 2006). Il existe un modèle propre à l’ergothérapie qui s’inscrit dans une perspective centrée sur le développement du pouvoir d’agir, c’est-à-dire le MOH. En effet, le MOH est axé sur ce que la personne souhaite devenir dans le futur, selon son histoire occupationnelle antérieure (Kielhofner, 2002). Plus spécifiquement, le MOH s’intéresse au processus d’évolution qui permet à la personne de transformer ses convictions en actions, et ainsi de devenir l’être occupationnel qu’elle souhaite devenir (Bélanger et al., 2006). D’ailleurs, le concept d’adaptation occupationnelle représente la finalité du MOH et est défini comme étant l’actualisation de la projection de l’être occupationnel que la personne souhaitait devenir (Bélanger et al., 2006). Cette projection de ce que l’individu veut devenir dans le futur est construite à partir de la volition même de la personne (Kielhofner, 2002). La volition peut être définie comme un système de dispositions et de connaissances qui permet à la personne de choisir, d’anticiper et d’interpréter les comportements occupationnels (Kielhofner et Forsyth, 1997). La volition prend en compte les valeurs et les intérêts de la personne (Kielhofner, 2002). C’est donc de dire que la finalité du MOH se base sur les intérêts, les valeurs, les choix et les actions de l’individu, ce qui veut dire que l’individu est en pleine possession de ses moyens et exerce un contrôle direct sur sa vie. Le MOH peut donc être considéré comme un modèle qui s’appuie sur le développement du pouvoir d’agir, ce qui concorde avec les recommandations de l’OMS quant à la prise en charge des individus qui vivent avec une maladie chronique.
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Représentation sémantique de questions pour interroger le Web sémantique.

Représentation sémantique de questions pour interroger le Web sémantique.

L’analyse syntaxique de la question par le Stanford Parser (Klein et Man- ning, 2003) produit un graphe syntaxique qui est simplifié et réécrit pour former un graphe G Sy Q (Graphe syntaxique de Question) ) ayant pour noeuds les mots et pour arêtes les relations syntaxiques. Dans ce graphe, la nature sémantique de chaque mot (entité ou relation) n’est pas connue (figure 1b). Ces graphes sont démultipliés en supposant que chaque mot peut être entité ou relation afin de conserver les ambi- guïtés possibles, puis transformés et filtrés afin d’obtenir les graphes G SS Q qui res- pectent des contraintes structurelles de bonne formation (figure 1c). Par exemple, si deux mot-relation sont liés par une relation syntaxique, cela signifie qu’il y a une entité implicite et on ajoute un mot-entit´ e entre eux. Ainsi, dans la question Who is the daughter of Bill Clinton married to ?, daughter et married sont des mot-relation et sont reliés directement, on crée donc un mot-entit´ e inconnu entre les deux, qui explicite le fait de devoir trouver le nom de la fille de Bill Clinton pour répondre à la question.
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