Ontologies Naturelles et Coercion : Formalisation de Connaissances À partir d'observations en Corpus

Le projet EmotiRob a pour finalite de creer un robot compagnon interactif destine a des jeunes enfants fragilises de 3 a 7 ans, comme par exemple dans le cas d'une longue hospitalisation. Le robot est une peluche concue pour etre tenu dans les bras, potentiellement capable d'emettre quelques sons simples et d'exprimer des emotions primaires. Le but est qu'il reagisse aux propos de l'enfant de facon aussi appropriee que possible. L'implementation d'un tel robot requiert un module de " comprehension " des propos de l'enfant dont le but est de detecter les concepts presents dans l'enonce, ainsi que les relations semantiques qui les unissent. Pour realiser la " comprehension " des enonces, nous avons choisi d'adapter le systeme LOGUS, mise en oeuvre d'une approche logique permettant une comprehension robuste sur des tâches complexes. LOGUS n'utilise pas de patrons semantiques predefinis : les associations possibles entre concepts reposent sur une connaissance semantique qui autorise ou non leur regroupement. Notre objectif est de construire une ontologie naturelle a destination du module de comprehension. Elle repose sur la definition d'une hierarchie de types semantiques. Chaque concept est classe dans un ou plusieurs types en fonction des relations semantiques que l'etude des collocations permet d'observer en corpus. Nous avons constitue un corpus de contes qui contienne une variete de concepts et de relations semantiques propres a l'univers enfantin. Le corpus EmotiRob comporte 138 contes pour un total de 160 000 mots. Il est de taille relativement reduite mais constitue un point de depart satisfaisant pour l'objectif qui nous importe. Toutes les relations syntaxiques entre verbe et nom ont ete extraites pour les verbes ayant une frequence superieure a 30 (130 verbes). L'analyse des listes d'unites lexicales (ayant la meme fonction syntaxique vis-a-vis d'un verbe) montre d'une part que le sens du verbe co-varie avec le type semantique de ses arguments, et d'autre part, avec quels types semantiques un verbe peut se composer dans le cadre d'une relation syntaxique donnee, mettant ainsi en lumiere les phenomenes de coercion, dans lesquels le type attendu par un predicat entre en conflit avec le type observe. Nous avons cherche a modeliser et rendre compte de phenomenes comme la coercion pour des associations semantiques attestees telles que " boire un verre ", " entendre la voiture " ou " passer les dragons " (consideres en l'occurrence comme des obstacles). Nous avons du adjoindre a notre hierarchie de types deux outils supplementaires : la conversion de types et les proprietes saillantes. Par exemple, la conversion du type vehicule en type son (tout vehicule produit effectivement du bruit) permet a une voiture d'etre entendue; preciser que l'une des proprietes saillantes d'un verre est d'etre utilise pour boire (dit role " TELIC ") permet de rendre possible l'analyse de " boire un verre ". Joints a la hierarchie de types semantiques, ces connaissances permettent une couverture satisfaisante des relations semantiques effectivement observees, sans surgeneration effective.