Modlisation dinformations temporelles Cyril Faucher JeanYves Lafaye Frdric

Modélisation d’informations temporelles Cyril Faucher, Jean-Yves Lafaye, Frédéric Bertrand L 3 i, Université de La Rochelle, France cyril. faucher@univ-lr. fr Ce travail est financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR-Contint, projet Relax. Multi. Medias 2) 1

1. Introduction l Chaîne d’acquisition de connaissances temporelles ¡ A partir de textes (dépêches) Texte en langage naturel Evénements + propriétés temporelles Sous forme de modèles Texte contrôlé l Notion d’événements ¡ Nature des événements: culturels, touristiques ¡ Propriétés spatiales et temporelles (périodicité) 2 l Interopérabilité avec les standards du domaine (presse) ¡ IPTC (News. ML, Events. ML) ¡ i. Calendar 2

1. Introduction Objectifs l Modéliser les informations temporelles liées aux événements l Reformuler des textes en langage naturel dans une syntaxe contrôlée, proche du langage naturel initial l Définir un langage de requêtes proche du langage naturel l Définir une méthode pour associer le modèle temporel à un modèle métier (classes et instances) 3

2. Modéliser les propriétés temporelles d’événements l Deux types de représentations des occurrences d’événements ¡ Concrète : un ensemble (extension) contenant des dates identifiables dans un calendrier (une granularité est fixée, le calendrier est défini sur une base annuelle) l Extension : { …, « de 2010 -05 -20 T 14: 00 à 2010 -05 -20 T 16: 00 » , « de 2010 -05 -27 T 14: 00 à 2010 -05 -27 T 16: 00 » , … } ¡ Abstraite : une formule décrit en intension l’ensemble précédent l Particulièrement adapté aux événements périodiques ou pseudo périodiques (exceptions), et aussi aux événements définis relativement les uns par rapport aux autres l Intension [Carnap] Non périodique : « le 1 er jeudi de mai 2010 » Périodique : « tous les jeudis » « tous les jours 3 heures avant la basse mer » « tous les jeudis de mai de chaque année de 14 h à 16 h » 4

2. Modéliser les propriétés temporelles d’événements Avec quel modèle ? l Modèle métier : DSL Modèle d’accessiblité [Battistelli, Teissèdre] l Modèle d’événement : métadonnées sur les événements (IPTC) ¡ spatiales ¡ temporelles ¡… l Modèles temporels existants ¡ ISO 19108 standard : Time geometry: Instant, Period, Allen’s relations ¡ i. Calendar format : Periodic interval, Exception (+ periodic exception) ¡ Time. ML [Pustejovsky], OWL-Time [Pan] 5

2. Modéliser les propriétés temporelles d’événements Caractéristiques de notre modèle temporel • Propriétés en Extension • Primitives temporelles : Instant / Période (ISO 19108) • Propriétés en Intension 1. Primitives temporelles étendues : Périodicité d’intervalles (i. Calendar) 2. Exprimer des restrictions sur des intervalles périodiques 3. Notion d’exception temporelle 4. Exprimer des positions relatives entre événements 5. Combiner des positions relatives avec la notion de périodicité Notre modèle est une extension de l’ISO et d’i. Calendar 6

2. Modéliser les propriétés temporelles d’événements Périodicité d’intervalles (1) et restrictions sur des intervalles périodiques (2) “du 5ème jour au 7ème jour de chaque semaine pendant les 3 premières semaines de chaque mois de 2008 à 2010” periodic time interval occurrence beginning: “du 5ème jour de chaque semaine” occurrence end: “au 7ème jour de chaque semaine” occurrences occurrence out of the time span t periodic time spans (restriction itself periodic) “de chaque 1ère semaine de chaque mois à la 3ème semaine de chaque mois” rule extent “de 2008 à 2010” 7

2. Modéliser les propriétés temporelles d’événements Exception non périodique (3) “tous les jours sauf le dimanche 20 février 2011” lundi occurrences Exception (le dimanche 20/02/2011) t Exception périodique (3) “tous les jours sauf le dimanche” lundi occurrences Exception (dimanche) t 8

2. Modéliser les propriétés temporelles d’événements Exprimer des positions relatives entre événements (4) “ 2 h après la basse mer du dimanche 20 février 2011” Basse mer (du 20/02/2011) Evénement 2 h t Combiner des positions relatives avec la notion de périodicité (5) “ 2 h après la basse mer du dimanche” Basse mer Evénement 2 h Basse mer 2 h Evénement t Intervalle périodique 9

2. Modéliser les propriétés temporelles d’événements : Periodic Temporal Occurrence l Extension de l’ISO 19108 l Basé sur le concept de Periodic. Rule Norme ISO 19108 10

3. Utilisation de notre modèle temporel l L’utilisateur saisit des expressions temporelles avec un éditeur contextuel l Techniques de mise en œuvre issues de l’IDM : EMF, Xtext Peuplement Vue textuelle 11

4. Application i. Calendar Multiagent 12

4. Chaîne TKAM (Acquisition et de Modélisation de Connaissances Temporelles) - du texte en langage naturel au texte contrôlé Expression saisie : « Ouvert du lundi au vendredi, de 9 h à 18 h. Nocturne le jeudi jusqu'à 22 h. Fermé le 18 mai. » http: //client 2. mondeca. com/Access. Period. Editor/ http: //relaxmultimedia 2. univ-lr. fr/demo/tkam/accessperiod. htm 13

5. Conclusions l Un modèle générique d’expressions temporelles pour modéliser des phénomènes périodiques ¡ ¡ ¡ Extension de la norme ISO 19108 Expressions temporelles en intension (à l’inverse d’extension) Grammaire formelle Contrôle structurel 2 cas d’utilisations pour expérimenter les approches dont 1 industriel 14

5. Perspectives l Contrôle sémantique l Moteur de requêtes ¡ en formulant une requête sous forme d’expressions temporelles ¡ exprimer et calculer l’intersection de deux expressions sans calculer leurs extensions ¡ filtrer les nuplets/graphes candidats de la base pour optimiser l’exécution de la requête l Définir une méthode pour associer le modèle temporel à un modèle métier (classes et instances) 15