Rule mining in knowledge bases

Extraction des règles d'association dans des bases de connaissances Le développement rapide des techniques d’extraction d’information a permis de construire de vastes bases de connaissances généralistes. Ces bases de connaissances contiennent des millions de faits portant sur des entités du monde réel, comme des personnes, des lieux, ou des organisations. Ces faits sont accessibles aux ordinateurs, et leur permettent ainsi de “comprendre” le monde réel. Ces bases trouvent donc de nombreuses applications, notamment pour la recherche d’information, le traitement de requêtes, et le raisonnement automatique. Les nombreuses informations contenues dans les bases de connaissances peuvent également être utilisées pour découvrir des motifs intéressants et fréquents dans les données. Cette tâche, l’extraction de règles d’association, permet de comprendre la structure des données ; les règles ainsi obtenues peuvent être employées pour l’analyse de données, la prédiction, et la maintenance de données, entre autres applications. Cette thèse présente deux contributions principales. En premier lieu, nous proposons une nouvelle méthode pour l’extraction de règles d’association dans les bases de connaissances. Cette méthode s’appuie sur un modèle d’extraction qui convient particulièrement aux bases de connaissances potentiellement incomplètes, comme celles qui sont extraites à partir des données du Web. En second lieu, nous montrons que l’extraction de règles peut être utilisée sur les bases de connaissances pour effectuer de nombreuses tâches orientées vers les données. Nous étudions notamment la prédiction de faits, l’alignement de schémas, la mise en forme canonique de bases de connaissances ouvertes, et la prédiction d’annotations de complétude.