Implicit knowledge extraction and structuration from electrical diagrams

Ikram Chraibi Kaadoud 1, 2, 3, 4 Nicolas P. Rougier 2, 3, 4 Frédéric Alexandre 2, 3, 4
2 Mnemosyne - Mnemonic Synergy
LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Inria Bordeaux - Sud-Ouest, IMN - Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux]
Résumé : Le domaine électrique, domestique ou industriel, bénéficie d'un ensemble important de normes bien définies aux niveaux national et international. Cependant, il n'existe pas de norme établie en ce qui concerne la conception et la structuration des schémas électriques, même si les symboles de bases et les notations sont sensiblement les mêmes. Chaque entreprise est en fait libre de concevoir des schémas en fonction de sa propre expérience, de son expertise et de son savoir-faire. La difficulté alors, est que ces schémas, souvent matérialisés sous la forme d'un livret PDF, ne reflètent pas ces connaissances implicites. Dans cet article, nous présentons notre travail sur l'extraction et la structuration de ces connaissances à l'aide d'une analyse ad-hoc de graphes et de textes. A partir d'un ensemble de documents bruts, nous proposons une solution de bout en bout qui offre une vue structurée des connaissances des connaissances implicites de l'entreprise et cela à partir de n'importe quel schéma électrique de cette même entreprise.
Type de document :
Communication dans un congrès
The 30th International Conference on Industrial, Engineering, Other Applications of Applied Intelligent Systems, Jun 2017, Arras, France. 2017, 〈http://www.cril.univ-artois.fr/ieaaie2017/〉
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Contributeur : Ikram Chraibi Kaadoud <>
Soumis le : vendredi 19 mai 2017 - 11:51:33
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:25:42
Document(s) archivé(s) le : lundi 21 août 2017 - 00:29:44

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Ikram Chraibi Kaadoud, Nicolas P. Rougier, Frédéric Alexandre. Implicit knowledge extraction and structuration from electrical diagrams. The 30th International Conference on Industrial, Engineering, Other Applications of Applied Intelligent Systems, Jun 2017, Arras, France. 2017, 〈http://www.cril.univ-artois.fr/ieaaie2017/〉. 〈hal-01525028〉

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