Etude des performances des approches de calcul du contenu informationnel pour le calcul de la similarité sémantique.

Abstract

Dans ce mémoire et dans le premier chapitre nous avons présenté les différentes approches qui calculent la similarité sémantique celles qui sont basées sur les arcs et celles qui sont basées sur la notion de contenu informationnel la majorité de ces mesures de similarité se basent sur la base de données lexicale Wordnet. Dans le deuxième chapitre nous avons détaillé cette base de données et dans le troisième chapitre nous avons donné un état de l'art des différentes approches qui calculent la valeur de contenu informationnel. Et dans le dernier chapitre nous avons donné notre conception UML avec un diagramme de classes qui modélise les différentes classes chacun de ces classes présente une approche qui permet de calculer la valeur de contenu informationnel selon une approche ces classes héritent les trois classes qui permet de calculer la similarité sémantique entre les couples des concepts Dans la base de données Wordnet. Et ensuite nous avons donné la fenêtre principale de notre application qui est basée sur le langage java avec cette fenêtre en peut calculer la similarité sémantique entre n'importe quelle couple de deux concepts dans la base de données Wordnet avec n'importe quelle approche de calcul de contenu informationnel couplée avec n'importe quelle mesure de similarité sémantique basée sur le contenu informationnel. Et à la fin de notre travail nous avons donné nos tests et résultats pour étudier les performances des approches qui calculent le contenu informationnel nous avons calculé la similarité sémantique entres les couples des concepts de les listes des jugements humains de Miller & Charles [1991] et Rubenstein&Goudenough [1965] avec les différentes approches couplées avec les mesures de Lin,Resnik,Jiang et en dernier nous avons calculé les corrélations de chaque approche avec les trois mesure de Lin,Resnik,Jiang avec les listes des jugements humains de Miller & Charles [1991] et Rubenstein&Goudenough [1965]pour soutenir notre travail nous avons donné les graphes des comparaisons des Similarités entre les couples de la liste des jugements humains de Rubenstein&Goudenough [1965] et Miller & Charles [1991] avec les différentes approches d’CI couplées avec les mesures deResnik, Giang_Conrath,lin. Nous avons constaté que l'approche de Sanchez2 couplée avec la mesure de Lin donne la meilleure corrélation avec la liste des jugements humains de Miller & Charles [1991], et avec la liste des jugements humains de Rubenstein&Goudenough [1965] Nous avons constaté que l'approche de Sebti couplée avec la mesure de Lin donne la meilleure corrélation.