Abstract FR:

Nous presentons une perspective sur l'utilisation de methodes et representations connexionnistes, pour le developpement d'interfaces en langage naturel. Ces interfaces sont destinees a etre integrees a dialect, un systeme de recherche documentaire qui s'appuie sur le systeme spirit integre au projet esprit emir (interrogation multilingue de bases de donnees). Apres avoir expose plusieurs systemes de recherche documentaire et fait un etat de l'art sur les architectures connexionistes dediees au langage naturel, nous developpons les principes generaux pour la construction et l'utilisation d'une architecture hybride a base d'experts, en utilisant des methodes connexionnistes. Nous analysons ensuite les nombreux avantages que nous obtenons par l'utilisation de reseaux neuro-experts tant du point de vue de la realisation de l'architecture elle meme, que de sa mise au point ou de son utilisation. Nous realisons ainsi une jonction entre la vision plutot symbolique et orientee vers les regles des systemes experts, et une vision tres orientee vers l'apprentissage et la connaissance repartie des systemes neuronaux. De nombreux aspects se trouvent ainsi eclaires d'un jour nouveau, et de nombreuses difficultes rencontrees dans d'autres systemes se trouvent aplanies ou contournees. Dans la deuxieme partie, nous developpons differents modules neuro-mimetiques pour la realisation d'interfaces en langage naturel pour la recherche documentaire. Ces modules sont a 3 couches et utilisent des poids binaires. L'apprentissage se fait par elimination des connexions inutiles en optimisant une fonction d'energie par la methode du recuit simule. Afin de prendre en compte le caractere peu formel et souvent incomplet voir errone des donnees a traiter, nous exposons une methode de retro-action permettant une correction des entrees en fonction des sorties obtenues ou desirees permettant de profiter au mieux des architectures connexionnistes. Dans la troisieme partie nous introduisons une methode dynamique qui pallie a certaines difficultes intrinseques aux modules neuro-experts en particulier du fait de la taille necessairement limitee de la couche d'entree. Nous illustrons nos propos par la realisation d'un module d'analyse lexico semantique ascendante. Par l'utilisation du recuit simule nous obtenons de plus une tres grande souplesse dans la gestion d'un ensemble de traits, de regles ou meme d'experts. Nous concluons par un bilan global de l'ensemble de nos realisations en evoquant certaines extensions envisageables dans le cadre de notre architecture de depart sur les principes decrits precedemment pour une meilleure adequation au traitement du langage naturel en general