Brevet FR2853747A1 — publié le 20041015

DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne en général la recherche et la récupération informatique d'un document et en particulier, la recherche et la récupération d'un document à base d'ANN. CONTEXTE Les approches courantes dans les solutions de gestion de connaissance peuvent être classées en deux ou 10 trois stratégies distinctes, l'approche de "moisson de connaissances" et l'approche de "contribution de l'utilisateur/partage de connaissances". Dans l'approche de moisson de connaissances, le but est de rendre explicite des informations 15 disponibles dans l'ensemble d'une entreprise pour que utilisateurs influent sur celles-ci, comme nécessaire, pour exécuter leurs tâches commerciales. La connaissance ou les informations sont typiquement indexées une fois, lors de l'entrée dans le système et utilisées maintes et 20 maintes fois par les divers utilisateurs de l'entreprise. Les outils actuellement disponibles pour mettre en oeuvre les techniques de moisson de connaissances comportent des moteurs d'indexation et de recherche configurables capables d'effectuer une 25 récupération de connaissances appropriée avec une interaction minimale avec les utilisateurs. Ces outils sont concentrés sur l'application de techniques de recherche, d'adaptation de motif et d'analyse contextuelle pour traiter efficacement et de façon 30 cohérente de grandes quantités d'informations. Toutefois, le manque d'interaction de l'utilisateur empêche l'incorporation de la propre expertise de l'utilisateur pour influer sur la base de connaissances ou les solutions suggérées proposées par le moteur de recherche. Ces outils sont également typiquement incapables de traiter des incertitudes lorsqu'elles se présentent avec des informations insuffisantes ou imprécises. Dans l'approche de contribution de l'utilisateur/partage de connaissances, le but est de permettre aux utilisateurs d'ajouter des informations et une expertise au système est de les rendre facilement disponibles dans l'ensemble de l'entreprise. Bien que 10 certains des produits ou outils associés au partage de connaissances fournissent des possibilités d'indexation et de recherche, ils ne sont généralement pas aussi robustes ou élaborés que les produits ou outils associés à la moisson de connaissances. De plus, dans les 15 produits et outils typiques associés au partage de connaissances, le processus d'incorporation de la contribution de l'utilisateur est habituellement lent et les techniques de récupération de connaissances sont généralement basées sur des arbres de décision ou 20 approprié et utilisent un système à base de règles fragiles dont l'échelle ne peut pas être modifiée. En conséquence, il est souhaitable de trouver une approche unifiée qui utilise les caractéristiques avantageuses de ces deux techniques distinctes. En 25 conséquence, la présente invention utilise une approche unifiée pour améliorer de façon dynamique la pertinence des solutions suggérées par le moteur de recherche, en combinant le rendement et le caractère élaboré de l'approche de moisson de connaissances avec un moteur 30 d'apprentissage plus robuste qui incorpore la connaissance des utilisateurs. RÉSUMÉ DE L'INVENTION La présente invention est orientée vers un système et un procédé qui utilisent un réseau neuronal artificiel (ANN), pour améliorer de façon dynamique la 5 pertinence des solutions suggérées par le moteur de recherche. Le système à base d'ANN modifie une demande d'utilisateur avec un contrôle approprié si la demande de l'utilisateur est associée à des demandes d'experts et recherche dans la mémoire de connaissances des 10 documents, des solutions appropriées à la demande modifiée. Selon un mode de réalisation de la présente invention, le procédé et le système de recherche à base d'ANN améliorent et aident la tâche de spécification des 15 informations requises dans la demande en combinant la demande d'origine de l'utilisateur avec des informations supplémentaires précédemment fournies par des utilisateurs experts. C'est- à-dire que le système de recherche à base d'ANN utilise des contrôles d'experts 20 spécifiques du domaine dans la prévision de la pertinence des documents particuliers et construit de façon dynamique des associations statistiques entre les demandes et les solutions connues, c'est-à-dire, les documents pertinents, identifiées par les utilisateurs 25 experts. Selon un aspect de la présente invention, le système de recherche à base d'ANN reçoit un apprentissage en utilisant des demandes d'experts provenant d'experts spécifiques du domaine. Le système 30 analyse le texte de documents déterminés comme étant pertinents par l'expert. Le contrôle de pertinence de cette analyse est ensuite utilisé pour compléter ou améliorer la demande de l'utilisateur. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS La figure 1 est un schéma par blocs d'un système de recherche à base d'ANN selon un mode de réalisation de la présente invention. La figure 2 est un organigramme décrivant le fonctionnement du système de recherche à base d'ANN selon un mode de réalisation de la présente invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La présente invention est facilement mise en oeuvre par les dispositifs et les composants électroniques de communication actuellement disponibles. L'invention trouve une application aisée virtuellement dans tous les réseaux de communications commerciaux, y 15 compris, mais sans y être limité, un intranet, le World Wide Web, un réseau local (LAN), un réseau étendu (WAN), un réseau téléphonique, un réseau sans fil et un système de transmission par câble. En utilisant un système de récupération de 20 texte ou un outil de recherche de texte, les utilisateurs peuvent localiser les documents correspondant à une demande thématique spécifique. Une demande largement cadrée peut avoir pour conséquence l'identification d'un grand nombre de documents à 25 consulter par l'utilisateur. Pour tenter de réduire le nombre de documents, l'utilisateur peut modifier la demande pour limiter sa portée. Ce faisant, toutefois, des documents intéressants peuvent être éliminés, car ils ne correspondent pas exactement à la demande 30 modifiée, telle que voulue par l'utilisateur. Pour tenter de traiter ce problème, on a proposé certain types de prédicteurs de pertinence dans lesquelles le contenu d'un document est examiné pour déterminer si un utilisateur peut trouver que ce document est d'intérêt, en se basant sur les informations fournies par l'utilisateur. Bien que ces approches aient une certaine utilité, elles sont limitées car la prédiction de pertinence n'est effectuée 5 que sur la base d'un attribut, c'est-à-dire du contenu en mots. Le système de recherche à base de réseau neuronal artificiel (ANN) de la présente invention améliore ou facilite la tâche de spécification des 10 informations requises dans la demande en combinant la demande d'origine de l'utilisateur avec des informations supplémentaires fournies par les utilisateurs experts précédents. C'est-à-dire que le système de recherche à base d'ANN de la présente invention utilise des 15 contrôles d'experts spécifiques du domaine dans la prévision de la pertinence de documents particuliers. Dans le domaine médical par exemple, les demandes d'experts sont des demandes produites par des médecins. Selon un mode de réalisation de la présente invention, 20 le système de recherche à base d'ANN construit de façon dynamique des associations statistiques entre les demandes et les solutions connues, c'est-à-dire, des documents pertinents, précédemment identifiées par les experts. Lorsqu'un utilisateur non expert présente une 25 demande qui est similaire à l'une des demandes d'experts, le système de recherche à base d'ANN améliore ou complète la demande d'origine de l'utilisateur par des informations provenant de documents existants précédemment identifiés comme étant pertinents par les 30 utilisateurs experts. Un réseau neuronal artificiel est un circuit d'apprentissage qui peut être, soit logiciel, soit matériel. Dans une application logicielle, l'ANN utilise des cellules ou noeuds connectés en parallèle, qui sont essentiellement des emplacements mémoire reliés par divers poids. La présente invention peut utiliser un quelconque réseau neuronal artificiel qui apprend ce que doit être la sortie en se basant sur un ensemble donné 5 d'entrées avec lesquelles il a reçu précédemment un apprentissage. Après qu'un ANN a reçu un apprentissage, les poids d'interconnexion des noeuds d'ANN sont sauvegardés dans un fichier. Selon un mode de réalisation de la présente 10 invention, lorsqu'un document est marqué comme pertinent par l'utilisateur expert, le système de décision à base d'ANN 12 de la présente invention analyse le texte du document pertinent, en sélectionnant les termes ou concepts supplémentaires qui sont statistiquement 15 significatifs ou pertinents pour la demande de l'utilisateur (c'est-à-dire, le contrôle de pertinence) , et modifie la demande d'origine avec ces termes ou concepts supplémentaires. C'est-à-dire que les experts spécifiques du domaine examinent les solutions (c'est-à20 dire, les documents pertinents) fournies par le système de recherche à base d'ANN n'ayant pas reçu d'apprentissage et marquent les documents pertinents pour une analyse textuelle par le système, effectuant ainsi l'apprentissage du système de décision à base 25 d'ANN 12. Cet apprentissage permet au moteur de recherche Il d'affiner les solutions basées sur des entrées provenant des experts. On comprendra que la mémoire de connaissances croît continuellement dans le temps, à mesure que des experts fournissent plus de 30 demandes et analyses des documents supplémentaires. Ceci est une manière très efficace de spécifier les informations requises, car elle libère l'utilisateur de devoir réfléchir à propos de tous les termes pertinents possibles. En remplacement, l'utilisateur traite les idées et les concepts contenus dans le document. Elle correspond également bien à la préférence humaine connue de "TJe ne sais pas ce que je veux, mais je le saurai quand je le verrai" En passant maintenant à la figure 1, est illustré un mode de réalisation d'un système de recherche d'apprentissage à base d'ANN 10 selon la présente invention. Le système de recherche ou système global à base d'ANN 10 comprend un moteur de recherche 10 il et un système de décision à base d'ANN 12. Le système de décision dIANN 12 comporte le contrôle de pertinence des utilisateurs experts, par exemple, des médecins pour le domaine médical, des mécaniciens pour le domaine de la réparation automobile, des pilotes pour le domaine 15 des avions, etc., pour influer de façon dynamique et améliorer la récupération de connaissances et la fourniture de solutions pour un système donné de moisson de connaissances ou moteur de recherche 11. Le soussystème d'entrée ou moteur de recherche ll comprend des 20 moteurs d'indexation et de recherche configurables avec des technologies avancées, tels que des navigateurs Web, des réseaux neuronaux, une récapitulation, l'analyse de concepts et analogue. Le second sous-système ou système de prise de 25 décision à base d'ANN 12 effectue la corrélation des demandes de l'utilisateur avec la pertinence des documents solution. Le système de décision d'ANN 12 détermine la confiance du contrôle de pertinence par rapport à la demande de l'utilisateur (c'est-à-dire, le 30 caractère apparenté de la demande de l'utilisateur avec les entrées. et les demandes d'experts) et complète la demande d'origine avec des entrées de niveau connu et contrôlé (c'est-àdire, un contrôle de pertinence) provenant des utilisateurs experts. On comprendra qu'une quelconque technique connue, telle que des procédés d'adaptation de motifs, d'analyse contextuelle, etc., peut être utilisée pour déterminer si une demande d'utilisateur est associée à une ou plusieurs demandes 5 d'experts. C'est-à-dire que le système de décision d'ANN 12 affecte un vote de confiance au contrôle de pertinence (fourni par l'utilisateur expert), et seulement lorsque la confiance o la mesure de caractère apparenté dépasse un seul prédéterminé, le système de 10 décision d'ANN 12 incorpore le contrôle de pertinence pour influer sur et améliorer de façon dynamique la récupération de connaissances et la fourniture de solutions par le moteur de recherche 11. Ceci assure avantageusement la plasticité du système de recherche 15 d'ANN 10 sans compromettre les performances du moteur de recherche non assisté 11 et la stabilité des informations précédemment déterminées. En conséquence, la présente invention permet aux utilisateurs experts de contribuer à la capacité de prise de décision du système 20 10 et d'améliorer la pertinence des solutions suggérées par le moteur de recherche 11 sans le processus consommant du temps et coûteux d'autorisation ou de modification du contenu de connaissances, directement. Ceci permet avantageusement au rendement et à l'utilité 25 du système global 10 de la présente invention de s'améliorer dans le temps à mesure que des utilisateurs experts fournissent des informations de pertinence supplémentaires dans le contexte de leurs besoins commerciaux et activités. En passant maintenant à l'organigramme de la figure 2, selon un mode de réalisation de la présente invention, un utilisateur expert soumet une demande à l'étape 21 et le système 10 retourne une liste de documents ordonnés choisis par le système 10 comme pertinents pour la demande à l'étape 22. Si l'utilisateur expert détermine qu'un ou plusieurs des documents sélectionnés sont pertinents pour ou répondent (c'est-à-dire, fournissent une solution) à la demande, 5 ces documents sont marqués comme pertinents pour la demande à l'étape 23. Lorsqu'une demande similaire ou associée est initialisée par un utilisateur non expert à l'étape 24, le système de décision à base d'ANN 12 améliore ou complète la demande d'origine avec les 10 termes et concepts précédemment identifiés et recherche des associations statistiques entre la demande et les documents précédemment identifiés par les utilisateurs experts comme étant une solution ou pertinents pour la demande d'origine (appelée ici (contrôle de pertinence)) 15 à l'étape 25. Le système 10, activé par le système de décision à base d'ANN ayant nouvellement reçu un apprentissage 12, présente ensuite à l'utilisateur non expert les résultats améliorés des listes de documents à l'étape 26. Les résultats sont, de préférence, ordonnés 20 en se basant sur leur pertinence, en fonction des associations statistiques ou comme déterminé précédemment par les utilisateurs experts, par exemple, en plaçant le document le plus pertinent en haut de la liste à l'étape 26. C'est-à-dire que le système 10 25 affiche une liste de résultats améliorés de documents sur le dispositif d'affichage 13, tel qu'un ordinateur. Le système de décision d'ANN 12 peut utiliser de quelconques techniques connues pour déterminer la pertinence d'un document quelconque. Par exemple, une 30 combinaison d'une prédiction basée sur l'attribut et basée sur la corrélation peut être utilisée pour classer la pertinence de chaque document. À titre de variante, une analyse à régression multiple peut être utilisée pour combiner les divers facteurs. Selon un aspect de la présente invention, le système de décision à base d'ANN 12 calcule la confiance ou le caractère apparenté de la demande d'un utilisateur avec une ou plusieurs demandes d'experts et utilise le 5 contrôle de pertinence seulement lorsque la confiance ou le caractère apparenté dépasse un certain seuil, de.manière à associer avantageusement la puissance du système de décision d'ANN 12 sans perturber les performances désirées du moteur de recherche non assisté 10 11. Par exemple, le système à base d'ANN utilise une demande d'expert si elle est associée à la demande de l'utilisateur à plus de 80%, comme déterminé par de quelconques techniques connues de moisson de connaissances. Selon un mode de réalisation de la présente invention, le système 10 peut utiliser les associations apprises de demandes et la connaissance ou contrôle pertinent (c'est-à-dire, les termes et concepts) pour classer la connaissance pertinente elle-même dans des 20 groupes spécifiques de connaissances cachés à l'intérieur du corps de la mémoire ou ensemble de données de connaissances, par exemple, base de données. On comprendra que les limites de ces groupes spécifiques à des domaines se rétrécit au cours du temps, à mesure 25 que le système 10 recueille et traite des entrées supplémentaires provenant des utilisateurs experts. Ces efforts de regroupements sont couramment très coûteux, exigeants en main-d'oeuvre et nécessitent un haut niveau d'expertise et d'interaction humaine, en particulier 30 pour les grandes mémoires ou ensembles de données de connaissances. Le système de décision à base d'ANN 12 de la présente invention récupère toutefois l'expérience et la connaissance des utilisateurs experts et non experts à mesure qu'ils utilisent le système 10 (c'est-à-dire, 1 - - - ___ - __ Il l'outil de connaissances) et se met facilement à niveau à mesure que la mémoire de connaissances et la population des utilisateurs croissent. De plus, l'organisation des groupes dans une taxonomie 5 significative, dans laquelle les utilisateurs peuvent naviguer explicitement parmi les groupes, améliore uniquement l'effet de regroupement, éliminant ainsi la nécessité de formuler une demande qui exprime entièrement et précisément l'exigence de connaissances 10 de l'utilisateur. En d'autres termes, au lieu que l'utilisateur affine et rétrécisse sa recherche, le système divise la mémoire de connaissances en groupes spécifiques à des domaines, de telle sorte que l'utilisateur n'effectue une recherche que dans la 15 partie pertinente de la mémoire de connaissances. En conséquence, l'utilisateur peut formuler une demande large et se baser sur le système 10 de la présente invention pour néanmoins fournir des réponses pertinentes et significatives (c'est-àdire, des 20 documents) en n'effectuant une recherche que dans les groupes spécifiques au domaine pertinent au lieu d'effectuer une recherche dans la totalité de la mémoire de connaissances. Par exemple, lorsqu'on présente au système 10 une demande concernant une automobile, le 25 système n'effectue pas une recherche dans la totalité de la mémoire de connaissances, mais seulement dans les groupes associés à l'automobile. TRADUCTION DES FIGURES FIGURE 1 CONFIANCE > SEUIL CONTRÈLE 12 SYSTÈME DE DÉCISION D'ANN DEMANDES il MOTEUR DE RECHERCHE FIGURE 2 21 L'EXPERT SOUMET UNE DEMANDE 22 LE SYSTÈME RETOURNE UNE LISTE DE DOCUMENTS ORDONNÉS 15 23 L'EXPERT MARQUE LES DOCUMENTS PERTINENTS 24 LE NON EXPERT SOUMET UNE DEMANDE LE SYSTÈME COMPLÈTE LA DEMANDE SI LA DEMANDE CONCERNE UNE DEMANDE D'EXPERT 26 LE SYSTÈME RETOURNE UNE LISTE DE DOCUMENTS DE 20 RÉSULTATS AMÉLIORÉS SI LA DEMANDE EST ASSOCIÉE À UNE DEMANDE D'EXPERT REVENDICATIONS 1. Procédé à base de réseau neuronal artificiel (ANN) pour rechercher des documents dans une mémoire de connaissances, comprenant les étapes consistant à : rechercher dans la mémoire de connaissances des documents pertinents pour une demande d'utilisateur; déterminer (25) si ladite demande d'utilisateur concerne une ou plusieurs demandes d'experts précédemment traitées; modifier (25) ladite demande d'utilisateur avec un contrôle de pertinence pour fournir une demande modifiée si l'on a déterminé que ladite demande 15 d'utilisateur concerne l'une desdites demandes d'experts; et rechercher (26) dans la mémoire de connaissances des documents pertinents pour ladite demande modifiée pour fournir les documents pertinents. 20 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de détermination détermine si ladite demande d'utilisateur est associée à l'une desdites demandes d'experts si une mesure de caractère apparenté dépasse 25 un seul prédéterminé. 3. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre: l'étape de détermination d'associations 30 statistiques entre ladite demande d'utilisateur et lesdits documents pertinents. 4. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre: l'apprentissage d'un système d'ANN en utilisant des demandes d'experts (21) pour compléter les demandes d'utilisateurs. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'étape d'apprentissage comprend: la recherche dans la mémoire de connaissances de documents pertinents pour une demande d'experts provenant d'un expert spécifique d'un domaine; le marquage d'un ou plusieurs desdits documents pertinents comme étant pertinents si ledit experts a déterminé qu'un document est pertinent pour ladite demande d'expert; et l'analyse du texte dudit document marqué pour 15 déterminer le contrôle de pertinence. 6. Système de réseau neuronal artificiel (ANN) (12) pour rechercher des documents dans une mémoire de connaissances, comprenant: un moteur de recherche (11) pour rechercher dans la mémoire de connaissances des documents pertinents pour une demande d'utilisateur; et un système de décision d'ANN (12) pour déterminer si ladite demande d'utilisateur concerne une 25 ou plusieurs demandes d'experts précédemment traitées et modifier ladite demande d'utilisateur avec le contrôle de pertinence pour fournir une demande modifiée, si l'on a déterminé que ladite demande d'utilisateur concerne l'une desdites demandes d'experts; et dans lequel ledit moteur de recherche (11) peut être actionné pour rechercher dans la mémoire de connaissances des documents pertinents pour ladite demande modifiée pour fournir des documents pertinents. 7. Système d'ANN selon la revendication 6, dans lequel ledit système de décision d'ANN (12) peut être actionné pour déterminer si ladite demande d'utilisateur est associée à l'une desdites demandes d'experts si la 5 mesure de caractère apparenté dépasse un seuil prédéterminé. 8. Système d'ANN selon la revendication 6, dans lequel ledit système de décision d'ANN (12) peut être actionné 10 pour déterminer des associations statistiques entre ladite demande d'utilisateurs et lesdits documents pertinents. 9. Système d'ANN selon la revendication 8, comprenant en 15 outre: un dispositif d'affichage pour afficher lesdits documents pertinents dans l'ordre de leur pertinence en se basant sur au moins l'un de ce qui suit: lesdites associations statistiques et ledit 20 contrôle de pertinence. 10. Système d'ANN selon la revendication 8, dans lequel ledit système de décision d'ANN (12) peut être actionné pour effectuer un regroupement de ladite mémoire de 25 connaissances en se basant sur au moins l'un de ce qui suit: lesdites associations statistiques et ledit contrôle de pertinence.