La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

1 Modélisation dinformations temporelles Ce travail est financé par lAgence Nationale de la Recherche (ANR-Contint, projet RelaxMultiMedias 2) Cyril Faucher,

Présentations similaires


Présentation au sujet: "1 Modélisation dinformations temporelles Ce travail est financé par lAgence Nationale de la Recherche (ANR-Contint, projet RelaxMultiMedias 2) Cyril Faucher,"— Transcription de la présentation:

1 1 Modélisation dinformations temporelles Ce travail est financé par lAgence Nationale de la Recherche (ANR-Contint, projet RelaxMultiMedias 2) Cyril Faucher, Jean-Yves Lafaye, Frédéric Bertrand L3i, Université de La Rochelle, France

2 1. Introduction Chaîne dacquisition de connaissances temporelles A partir de textes (dépêches) Notion dévénements Nature des événements: culturels, touristiques Propriétés spatiales et temporelles (périodicité) Interopérabilité avec les standards du domaine (presse) IPTC (NewsML, EventsML) iCalendar 2 Texte en langage naturel Evénements + propriétés temporelles Texte contrôlé Sous forme de modèles 2

3 1. Introduction Objectifs Modéliser les informations temporelles liées aux événements Reformuler des textes en langage naturel dans une syntaxe contrôlée, proche du langage naturel initial Définir un langage de requêtes proche du langage naturel Définir une méthode pour associer le modèle temporel à un modèle métier (classes et instances) 3

4 2. Modéliser les propriétés temporelles dévénements Deux types de représentations des occurrences dévénements Concrète : un ensemble (extension) contenant des dates identifiables dans un calendrier (une granularité est fixée, le calendrier est défini sur une base annuelle) Extension : { …, « de T14:00:00 à T16:00:00 », « de T14:00:00 à T16:00:00 », … } Abstraite : une formule décrit en intension lensemble précédent Particulièrement adapté aux événements périodiques ou pseudo périodiques (exceptions), et aussi aux événements définis relativement les uns par rapport aux autres Intension [Carnap] Non périodique : « le 1er jeudi de mai 2010 » Périodique : « tous les jeudis » « tous les jours 3 heures avant la basse mer » « tous les jeudis de mai de chaque année de 14h à 16h » 4

5 2. Modéliser les propriétés temporelles dévénements Avec quel modèle ? Modèle métier : DSL Modèle daccessiblité [Battistelli, Teissèdre] Modèle dévénement : métadonnées sur les événements (IPTC) spatiales temporelles … Modèles temporels existants ISO standard : Time geometry: Instant, Period, Allens relations iCalendar format : Periodic interval, Exception (+ periodic exception) TimeML [Pustejovsky], OWL-Time [Pan] 5

6 2. Modéliser les propriétés temporelles dévénements 6 Caractéristiques de notre modèle temporel Propriétés en Extension Primitives temporelles : Instant / Période (ISO 19108) Propriétés en Intension 1. Primitives temporelles étendues : Périodicité dintervalles (iCalendar) 2. Exprimer des restrictions sur des intervalles périodiques 3. Notion dexception temporelle 4. Exprimer des positions relatives entre événements 5. Combiner des positions relatives avec la notion de périodicité Notre modèle est une extension de lISO et diCalendar

7 2. Modéliser les propriétés temporelles dévénements 7 occurrences periodic time interval occurrence beginning: du 5 ème jour de chaque semaine occurrence end: au 7 ème jour de chaque semaine t occurrence out of the time span periodic time spans (restriction itself periodic) de chaque 1 ère semaine de chaque mois à la 3 ème semaine de chaque mois rule extent de 2008 à 2010 du 5 ème jour au 7 ème jour de chaque semaine pendant les 3 premières semaines de chaque mois de 2008 à 2010 Périodicité dintervalles (1) et restrictions sur des intervalles périodiques (2)

8 2. Modéliser les propriétés temporelles dévénements 8 occurrences lundi t Exception (dimanche) Exception non périodique (3) tous les jours sauf le dimanche occurrences lundi t Exception (le dimanche 20/02/2011) tous les jours sauf le dimanche 20 février 2011 Exception périodique (3)

9 2. Modéliser les propriétés temporelles dévénements 9 Exprimer des positions relatives entre événements (4) Basse mer (du 20/02/2011) t 2h après la basse mer du dimanche 20 février 2011 Combiner des positions relatives avec la notion de périodicité (5) 2h Evénement Basse mer t 2h après la basse mer du dimanche 2h Evénement Basse mer 2h Evénement Intervalle périodique

10 2. Modéliser les propriétés temporelles dévénements : Periodic Temporal Occurrence Extension de lISO Basé sur le concept de PeriodicRule 10 Norme ISO 19108

11 Lutilisateur saisit des expressions temporelles avec un éditeur contextuel Techniques de mise en œuvre issues de lIDM : EMF, Xtext 3. Utilisation de notre modèle temporel 11 Vue textuelle Peuplement

12 4. Application 12 Multiagent iCalendar

13 4. Chaîne TKAM (Acquisition et de Modélisation de Connaissances Temporelles) 13 - du texte en langage naturel au texte contrôlé - Expression saisie : « Ouvert du lundi au vendredi, de 9h à 18h. Nocturne le jeudi jusqu'à 22h. Fermé le 18 mai. »

14 5. Conclusions Un modèle générique dexpressions temporelles pour modéliser des phénomènes périodiques Extension de la norme ISO Expressions temporelles en intension (à linverse dextension) Grammaire formelle Contrôle structurel 2 cas dutilisations pour expérimenter les approches dont 1 industriel 14

15 5. Perspectives Contrôle sémantique Moteur de requêtes en formulant une requête sous forme dexpressions temporelles exprimer et calculer lintersection de deux expressions sans calculer leurs extensions filtrer les nuplets/graphes candidats de la base pour optimiser lexécution de la requête Définir une méthode pour associer le modèle temporel à un modèle métier (classes et instances) 15


Télécharger ppt "1 Modélisation dinformations temporelles Ce travail est financé par lAgence Nationale de la Recherche (ANR-Contint, projet RelaxMultiMedias 2) Cyril Faucher,"

Présentations similaires


Annonces Google