Raisonner sur des connaissances provenant d'une e-communauté

Emmanuelle Gaillard 1 Jean Lieber 1 Yannick Naudet 2 Emmanuel Nauer 1
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - NLPKD - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery
Résumé : Ce papier présente MKM, un modèle de métaconnaissances pour gérer la fiabilité de connaissances en provenance d'une e-communauté. Le but est d'étendre un système de raisonnement à partir de cas (RàPC), de sorte à pourvoir raisonner sur des connaissances partiellement fiables et non expertes, provenant du Web. La fiabilité des connaissances est formalisée grâce au modèle MKM qui utilise les notions de croyance, confiance, réputation et qualité. Lévaluation de la fiabilité est utilisée pour filtrer les connaissances suffisamment fiable et pour ordonner les réponses fournies par le système de RÀPC, garantissant ainsi une certaine qualité des réponses.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/hal-00918540
Contributor : Emmanuelle Gaillard <>
Submitted on : Friday, December 13, 2013 - 4:28:30 PM
Last modification on : Friday, May 24, 2019 - 10:58:05 AM
Long-term archiving on : Tuesday, March 18, 2014 - 12:46:42 PM

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  • HAL Id : hal-00918540, version 1

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Emmanuelle Gaillard, Jean Lieber, Yannick Naudet, Emmanuel Nauer. Raisonner sur des connaissances provenant d'une e-communauté. IC - 24èmes Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, 2013, Lille, France. ⟨hal-00918540⟩

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