Société d’agents apprenants et sémantique lexicale : comment construire des vecteurs conceptuels à l’aide de la double boucle
Didier Schwab
Résumé : Dans le cadre de la représentation du sens en TALN, nous développons actuellement un système d’analyse des aspects thématiques des textes et de désambiguïsation lexicale basée sur les vecteurs conceptuels. Ces vecteurs visent à représenter un ensemble d’idées associées à tout segment textuel. À partir de ce modèle, nous avons posé des hypothèses sur la construction des vecteurs. Dans cet article, nous montrons comment ces hypothèses, ainsi que des considérations techniques comme la possibilité de distribuer les tâches à effectuer ou la modularité, nous ont amenées à adopter une architecture multi-agents. Chaque agent possède un certain nombre de compétences, une mémoire qui lui est propre et peut interragir avec son environnement (les autres agents). Pour finir, nous présentons les agents déjà implémentés et un exemple de leur collaboration.
Abstract : In the framework of research in meaning representations in NLP, we focus our attention on thematic aspects and lexical disambiguation based on conceptual vectors. These vectors are supposed to encode “ideas” associated to words or expressions. Starting from this model, we have built a number of hypothesis on the construction of vectors. In this article, we show how we adopted a multi-agents architecture using these hypothesis together with some technical considerations such as modularity and tasks distribution. Each agent has some abilities, a memory, and can interact with its environment (the other agents). To conclude, we present implemented agents and an example of their collaboration.
Mots clés : sociétés d’agents, vecteurs conceptuels, sémantique lexicale, apprentissage
Keywords : agents society, conceptual vectors, lexical semantic, learning