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Thesis of

Jean Decoster

Thursday 17 July 2014
Amphithéâtre de l'IRCICA

Inductive logic programing for tree classification and transformation

Directeur de Thèse : REMI GILLERON Rapporteurs : CELINE ROUVEIROL ANTOINE CORNUEJOLS Membres : SLAWOMIR STAWORKO FABIEN TORRE

L’échange d’informations entre périphériques variés et sur internet soulève de nombreux problèmes par le volume  et l’hétéroclisme des données échangées.  La plupart de ces échanges utilisent le format XML. Afin de les faciliter, des traitements intelligents, comme la classification et la transformation automatiques, ont été développés. Le but de cette thèse est  double :

Le choix d’utiliser la Programmation Logique Inductive a été fait.

Même si les méthodes d'apprentissage ont alors un surcoût algorithmique non négligeable (certaines opérations deviennent NP-dures), la représentation relationnelle semble adaptée aux documents XML de par son expressivité.

Notre framework pour la classification fait suite à l'étude de familles de clauses pour la représentation de structures arborescentes. Il repose sur une réécriture des opérations de base de la PLI que sont la theta-subsomption et le moindre généralisé [Plotkin1971]. Nos algorithmes sont polynomiaux en temps dans la taille de leur entrée là où ceux standards sont exponentiels. Ils permettent une identification à la limite [Gold1967] de nos familles de clauses.

Notre seconde contribution débute par la modélisation d’une famille de clauses dans la lignée des programmes fonctionnels [Paulson91]. Ces clauses sont une adaptation à la PLI des scripts d'édition et prennent en compte un contexte. Elles permettent la représentation de transformations de documents XML. Leurs apprentissages sont possibles grâce à deux algorithmes de type A*, approche courante en PLI (HOC-Learner [Santos2009]).

 

Ours

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