C uriosi T ext : application web d’aide au peuplement d’ontologies métiers comme ressources lexicales basée sur W ord2 V ec ( C uriosi T ext: a web application based on W ord2 V ec helping with the population of ontologies (serving as lexical resources)) (2018)

Abstract: Suite à la mise en place d’une chaîne traitement destinée à extraire automatiquement des actions de maintenance réalisées sur des composants dans des comptes rendus, nous avons cherché à constituer des ressources lexicales à partir de textes souvent mal normalisés sur le plan linguistique. Nous avons ainsi développé une application web, CuriosiText, qui permet de lancer un traitement Word2Vec et de peupler semi automatiquement une ontologie métier avec les termes similaires correctement détectés. Des relations métiers spécifiques peuvent également être ajoutées.

## contexte dans le contexte de transition numérique d'edf et dans sa volonté d'exploiter au mieux ses données, il est aujourd'hui indispensable d'explorer des méthodes pour traiter la masse d'informations textuelles contenues dans les documents techniques, les données relatives à la relation client, ou encore les archives documentaires. des chaînes de traitements pour de l'extraction de connaissances sont mises en place pour traiter ces contenus textuels. l'automatisation du processus offre un gain de temps conséquent et met en exergue des éléments auparavant noyés dans la masse de données. afin de rendre pertinent ce type de chaînes de traitement, il est nécessaire de développer en amont différentes ressources lexicales. afin de faciliter la création de telles ressources, nous avons développé une application web, curiositext. celle-ci intègre la méthode word2vec pour extraire des synonymes, des abréviations, des mots mal orthographiés ou encore des phénomènes de multilinguisme. nous rendons ensuite possible le peuplement d'ontologies que nous utilisons comme ressources lexicales alimentant les chaînes d'extraction de connaissance.