Locating Information in Heterogeneous log files

Cette these s'inscrit dans les domaines des systemes Question Reponse en domaine restreint, la recherche d'information ainsi que TALN. Les systemes de Question Reponse (QR) ont pour objectif de retrouver un fragment pertinent d'un document qui pourrait etre considere comme la meilleure reponse concise possible a une question de l'utilisateur. Le but de cette these est de proposer une approche de localisation de reponses dans des masses de donnees complexes et evolutives decrites ci-dessous. De nos jours, dans de nombreux domaines d'application, les systemes informatiques sont instrumentes pour produire des rapports d'evenements survenant, dans un format de donnees textuelles generalement appele fichiers log. Les fichiers logs representent la source principale d'informations sur l'etat des systemes, des produits, ou encore les causes de problemes qui peuvent survenir. Les fichiers logs peuvent egalement inclure des donnees sur les parametres critiques, les sorties de capteurs, ou une combinaison de ceux-ci. Ces fichiers sont egalement utilises lors des differentes etapes du developpement de logiciels, principalement dans l'objectif de debogage et le profilage. Les fichiers logs sont devenus un element standard et essentiel de toutes les grandes applications. Bien que le processus de generation de fichiers logs est assez simple et direct, l'analyse de fichiers logs pourrait etre une tâche difficile qui exige d'enormes ressources de calcul, de temps et de procedures sophistiquees. En effet, il existe de nombreux types de fichiers logs generes dans certains domaines d'application qui ne sont pas systematiquement exploites d'une maniere efficace en raison de leurs caracteristiques particulieres. Dans cette these, nous nous concentrerons sur un type des fichiers logs generes par des systemes EDA (Electronic Design Automation). Ces fichiers logs contiennent des informations sur la configuration et la conception des Circuits Integres (CI) ainsi que les tests de verification effectues sur eux. Ces informations, tres peu exploitees actuellement, sont particulierement attractives et interessantes pour la gestion de conception, la surveillance et surtout la verification de la qualite de conception. Cependant, la complexite de ces donnees textuelles complexes, c. -a-d. des fichiers logs generes par des outils de conception de CI, rend difficile l'exploitation de ces connaissances. Plusieurs aspects de ces fichiers logs ont ete moins soulignes dans les methodes de TALN et Extraction d'Information (EI). Le grand volume de donnees et leurs caracteristiques particulieres limitent la pertinence des methodes classiques de TALN et EI. Dans ce projet de recherche nous cherchons a proposer une approche qui permet de repondre a repondre automatiquement aux questionnaires de verification de qualite des CI selon les informations se trouvant dans les fichiers logs generes par les outils de conception. Au sein de cette these, nous etudions principalement "comment les specificites de fichiers logs peuvent influencer l'extraction de l'information et les methodes de TALN? ". Le probleme est accentue lorsque nous devons egalement prendre leurs structures evolutives et leur vocabulaire specifique en compte. Dans ce contexte, un defi cle est de fournir des approches qui prennent les specificites des fichiers logs en compte tout en considerant les enjeux qui sont specifiques aux systemes QR dans des domaines restreints. Ainsi, les contributions de cette these consistent brievement en :〉Proposer une methode d'identification et de reconnaissance automatique des unites logiques dans les fichiers logs afin d'effectuer une segmentation textuelle selon la structure des fichiers. Au sein de cette approche, nous proposons un type original de descripteur qui permet de modeliser la structure textuelle et le layout des documents textuels. 〉Proposer une approche de la localisation de reponse (recherche de passages) dans les fichiers logs. Afin d'ameliorer la performance de recherche de passage ainsi que surmonter certains problematiques dus aux caracteristiques des fichiers logs, nous proposons une approches d'enrichissement de requetes. Cette approches, fondee sur la notion de relevance feedback, consiste en un processus d'apprentissage et une methode de ponderation des mots pertinents du contexte qui sont susceptibles d'exister dans les passage adaptes. Cela dit, nous proposons egalement une nouvelle fonction originale de ponderation (scoring), appelee TRQ (Term Relatedness to Query) qui a pour objectif de donner un poids eleve aux termes qui ont une probabilite importante de faire partie des passages pertinents. Cette approche est egalement adaptee et evaluee dans les domaines generaux. 〉Etudier l'utilisation des connaissances morpho-syntaxiques au sein de nos approches. A cette fin, nous nous sommes interesses a l'extraction de la terminologie dans les fichiers logs. Ainsi, nous proposons la methode Exterlog, adaptee aux specificites des logs, qui permet d'extraire des termes selon des patrons syntaxiques. Afin d'evaluer les termes extraits et en choisir les plus pertinents, nous proposons un protocole de validation automatique des termes qui utilise une mesure fondee sur le Web associee a des mesures statistiques, tout en prenant en compte le contexte specialise des logs.