Philippe Mulhem
email: mulhem@krdl.org.sg

Hervé Martin
email: herve.martin@imag.fr

From Database to Web multimedia documents

Keywords: Database, Multimedia Document, XML, SMIL

This paper deals with the integration of multimedia and database technologies in order to describe web multimedia documents. We present a middleware to seamlessly handle database accesses as well as compositional, spatial and temporal constraints related to data presentation.

Our approach is based on the concept of Templates. A template is a logical presentation unit that merge database queries with layout specifications. We choose an XML and SMIL approach to implement template. Template definition and invocation are mapped into a XML DTD. Each template is then translated into a SMIL document. In this paper, we give an example to show the advantages of our approach.

Introduction

Multimedia softwares allow both manipulation of individual data 1 and multimedia documents 2 . Most of authorwares also provide gateways to databases, mainly for storage purposes. An example of such a trend is given by the partnership between Informix and MEDIAstra Inc. in order to propose solutions for storage and manipulation of video data. 1 Adobe Systems Inc. proposes Photoshop 5.5 for dealing with photos and Premiere 5.1 for video data 2 Director 8.0 from Macromedia Inc. is an example of a such software 3. To deal with current or ongoing normalization work related to multimedia document presentations.

To tackle these three points, we introduce a middle layer between usual database management systems and application layers. This middle layer implements a component model based on a template paradigm. Templates act as an interface between database query languages and XML. We choose XML for improving portability and reusability in various contexts. Templates define a three-dimension space:

1.

Database embedding. In the definition of templates, the part in which database elements can be accessed is bounded, in a way to avoid errors or inconsistencies during database accesses. Each database query result is embedded into templates.

2.

Temporal constraints. The ways templates are presented are constrained according to collection constraints. We use declarative interval-based constraints inspired from Allen relations [START_REF] Allen | Maintaining knowledge about temporal intervals[END_REF], but applied on the presentation time interval of templates.

3. Spatial constraints. It is important to be able to handle where data should be presented (at least for visual or text data). This definition has also to support collections of data.

The main contribution of this paper is to reduce the gap between authoring tools and database management systems. Another contribution is to propose extends to conventional query languages instead of use graphical interface for specifying presentation. The advantage of our approach is to point out several levels in multimedia presentations. Several attempts in this area exist but to the best of our knowledge there is no work proposing such a complete integration.

The remaining of the paper is organized as follows. The next section introduces in details related works. The section 3 is dedicated to the presentation model and the definition of the templates. Section 4 deals with the links between SMIL documents and templates. Section 6 introduces an example to show some advantages of our approach. Finally, we give some concluding remarks and propose some perspectives.

Related works

Web and Database Products

All major database products propose an interface with the Web. In this section, we present some representative products: Versant, Objectstore and O2 for object technology;

Oracle, Informix and Microsoft SQL Server / Access (referred later as MSQLS/A) for relational technology. We study these systems from two points of views:

i) The way the query results are related to real Web pages (i.e. by a programming language or by an HTML template) and

ii) The way presentation definitions are stored. This point is important because when the definition material is stored in the database, the consistency between the presentation and the data is maintained easily. Oracle uses a programming language (PL/SQL) to express how Web pages are generated. The programs are not stored in the database itself. The use of a programming language allows complex operations. When a Web page is generated, the program translates procedure calls into HTML tags. This approach allows the definition, and the reuse, of procedures that define complex visual presentations. If the HTML language evolves, the procedure called can be modified without modifications to the calling programs. Compared to the Informix approach, Oracle does not allow the use HTML tags directly because an HTML tag is put in a result page by a call to a procedure, however the user-defined tags in Informix are somewhat similar to the procedure calls in Oracle.

Informix and Microsoft

For each object oriented DBMS studied, the approaches are roughly the same.

Objectstore manages templates using the ObjectsForms template processor. The query processor can call functions for complex use. The templates are however not stored in the database. The Versant product does split template documents (outside the database) and views (in fact sub-templates dedicated to the presentation of one object). One object can have several possible views. The interesting point is that the views are associated with classes (and therefore stored in the database schema), and can then be inherited. The O2 system proposes to define the presentation of objects using methods. Default presentations are proposed. Because conventional class methods are used, inheritance applies. The idea of putting HTML tags directly in methods is less robust: all the methods related to the presentation of objects have to be modified as HTML evolves.

To sum up, none of these systems supports temporal expressions for query result presentations, and spatial features of result presentations are mostly imperative (by templates or programs). Almost all systems provide a way to define complex presentations using programs, but no language definition specifically dedicated to the query result presentation is provided. In this paper, we introduce such a language.

Presentation of query results

Some approaches consider structured (or semi-structured) documents as input-only for the database. Works used this approach on relational databases [START_REF] Blair | An extended relational document retrieval model[END_REF] or object-based databases like POQL [START_REF] Abiteboul | Querying structured documents in object databases[END_REF]. The query language of the database is extended to retrieve documents and documents parts. Foundations of such works can be found in ORION [START_REF] Kim | A Query Language for Object Oriented Databases[END_REF], O2FDL [START_REF] Mannino | The Object Oriented Functional Data Language[END_REF] or the OQL language defined in [START_REF] Alasqur | OQL: A Query Language for Manipulating Object Oriented Databases[END_REF].

Other works consider structured or semi-structured documents as input of the database, but they are also capable to generate structured documents as query results.

We focus first on works done for HTML documents. WebSQL [START_REF] Mendelson | Querying the World Wide Web[END_REF] uses a relational database, and queries are based on a "Select-From-Such That-Where" pattern to allow complex From expressions. Path expressions are supported. Results are defined in HTML tables. WebOQL [START_REF] Arocena | WebOQL: Restructuring Documents, Databases and Webs[END_REF] allows to define the format of query results and to reuse the results.

The structure used in this system are hypertrees (i.e., ordered arc-labelled trees with two types of arcs: internal arcs for compositional links, and external arcs for references among objects). Sets of related hypertrees are grouped into webs. Path expressions in hypertrees and webs can be expressed, and hypertrees can be translated into HTML documents. WebOQL is a complex language, that is why a kind of template is used as a front-end.

Query languages for XML documents have also been proposed. XML-QL [START_REF] Deutsch | XML-QL: A Query Language for XML[END_REF] is a simple language that queries and builds XML documents. XML-QL allows the extraction of parts of XML documents and has the ability to perform joins and agregates. XML-QL provides path expressions that use stars "*" to retrieve nested parts elements to an abitrary depth, "|" for alternation and "." for concatenation in such path expressions. The OQL-S query language of the Ozone system [START_REF] Lahiri | Ozone: Integrating Structured and SemiStructured Data[END_REF] is based on a representation of XML documents that mixes OEM and objects as defined in ODMG [START_REF] Cattell | The Object Database Standard: ODMG-93[END_REF]. It allows method calls of ODMG objects in query expressions as well as path expressions along OEM objects.

In all the languages above, no consideration is made for the presentation of documents.

One can argue that the generated of XML documents may express such presentation constraints, but in this case we are not able to handle the semantics of the presentation constraints soon enough, and the complexity of the query expression should increase.

That is why some researches focus on presentation of database query results. The SQL+D [START_REF] Baral | SQL+D: extended display capabilities for multimedia database queries[END_REF] proposals deal with presentation of relational data. A SQL+D query uses the usual "SELECT FROM WHERE" clause, and adds a "DISPLAY" clause in which we express the presentation features of the results. SQL+D distinguishes between multimedia documents (without a temporal presentation schedule) and multimedia presentation that put a temporal schedule on multimedia documents. The writing (and the reading) of the query presentations using layers is delicate.

In accordance with SQL+D, we should be able to define the presentation of multimedia information from a database. The use of sub-queries can facilitate the definition of presentations and their reuse, based on a Cartesian decomposition of the problems and the algorithms.

The presentation model

This section presents the model that supports the logical presentation of database objects.

First, we introduce the Template concept. A Template is a logical presentation unit. Any

Template has a unique identifier, and can be composed of several components. A component is either a template or a query expression specified using the OQL query language [START_REF] Alasqur | OQL: A Query Language for Manipulating Object Oriented Databases[END_REF]. Template definitions specify spatio-temporal constraints between components. In this section, we define Template structure, and then we introduce spatial and temporal features.

Template Definition

To define a template, we have to specify, the name of the template, its structure and various synchronization constraints. For instance, the template t1 of figure 1 illustrates the presentation of a collection of laboratories (sp1

T = Id × IP × C × P
Where:

• Id is the set of Template logical Identifiers. As we show below, a Template is implemented as a class, and its identifier will be the class name. At presentation time, a Template class may have several instances.

• IP is the set of Template Inputs. An input is responsible of the communication between templates. From an object perspective, it corresponds to message parameters.

• C is the set of Template components. A component identifies several logical elements linked by spatio-temporal relationships. An element is a query expression, that may reference other templates. For instance, to present a set of employees working in a project, we can define two templates: T_EMPLOYEES and T_EMPLOYEE. The content of T_EMPLOYEE is a tuple composed of data to present for an employee (e.g. his photo and his C.V.). The content of T_EMPLOYEES is a query that returns the templates of the employee objects to be presented according to T_EMPLOYEE specification. T_EMPLOYEES is then called a collection component and T_EMPLOYEE is an atomic component.

• P is the set of spatio-temporal constraints related to the template and to its components. In our previous example, employees can be presented either sequentially or in parallel, and for each employee, it is allowed to specify presentation duration.

Spatial Description

The aim of the spatial description is to specify presentation layout. This task is performed in three steps.

First, we split the space according to the components that must be presented simultaneously. For example, to present one employee we assign one region to display his photograph, and another for his identity. Consequently, we split the presentation space into two regions.

Second, we define how the presentation space split is achieved. We postulate that the spatial presentation space of a template is a rectangle. It is allowed to divide this rectangle both horizontally and/or vertically. Figure 2 shows some possibilities for splitting a space into four rectangular regions. Such distribution is defined in the clause Sp_Synchro. The number of horizontal and vertical partitions is defined using Sp_H n for horizontal split and Sp_V n for vertical split.

The superscript number denotes to the number of slices of the presentation space. For instance an "Sp_H 2 " defines two horizontal slices.

Figure 3. Valid assignments for two components in a 4-regions space

The width of the slices or the height of the slices in the case of horizontal split is expressed in percentage. For instance, Sp_H 2 (40, 60) assigns 40% to the first region and 60% to the second.

It is allowed to associate a vertical split with a horizontal split. In this case, each horizontal slice is split into vertical sub-slices. After such splits, regions are numbered from (1,1) to (nv, nh) where nh is the number of horizontal slices and nv the number of vertical slices. If it is omitted, we assume that the value of horizontal (resp. vertical) splits is equal to 1.

C1 C2 C1 C2 C1 C1 C2 C2 C2 C1 C1 C2 C1 C2
The second step of the spatial definition assigns components to regions. This assignment is done in clause Sp_Synchro using two primitives: Sp_link and Sp_link*. The Sp_link primitive associates a single component with a region, and Sp_link* associates each component belonging to a collection with a region. When using Sp_link, the part of the region associated with components is defined using the abscissa and ordinate of the related regions. The choice to associate a collection component with each presentation region helps to the specification of hierarchic components, and thus fosters the reuse of such components.

Consider for instance the following template :

Template : T2(l : laboratory); Components: tuple(t2.c1, t2.c2); Sp_Synchro : Sp_H 2 (40,60); Sp_link (t2.c1, 1,1); Sp_link (t2.c2,2,1);

The template T2 is composed of two components t2.c1 and t2.c2. The space associated with T2 is split in two regions. The coordinates of the first region is (1,1) and the coordinate of the second region is (2, 1). Thus, Sp_link (t2.c1, 1,1) specifies that the component t2.c1 is associated with the region (1, 1).

In the context of a collection component CC, and a split Sp_V 3 [START_REF] Martin | Generic Multimedia Document Presentation for the WWW using an object DBMS, 9 th International Database Conference[END_REF]50,[START_REF] Martin | Generic Multimedia Document Presentation for the WWW using an object DBMS, 9 th International Database Conference[END_REF]. Then, Sp_link*(CC) indicates that the first element of CC is associated with the region (1,1), the second one to (1,2), the third one to [START_REF] Abiteboul | On Views and XML, Symposium on Principles of Databases Systems (PODS)[END_REF][START_REF] Alasqur | OQL: A Query Language for Manipulating Object Oriented Databases[END_REF], the fourth one to (1,1) and so on.

This definition does not manipulate the syntactic elements of the target language like HTML for instance, and this approach is thus more flexible according to the target language evolution.

As suggested by [START_REF] Egenhofer | Point_set topological spatial relations[END_REF], spatial relations can split into three categories: (1) topological relations such as inside, outside and overlap which are invariant under topological transformations of the reference objects; (2) metric relations in term of distances and directions such as north, south, west and east; (3) 3-D relations concerning the partial order of spatial objects as described by prepositions such as in front of, behind and below. Such possible relations between three objects are more than 200. Our spatial model considers that all objects do not intersect but may touch each other. We also handle directions and distances metric relations by the definition of the split of the space and the mapping proposed. 3D relations are not under our consideration, but the temporal model (see part 3.3.) handles stacking. Our goal is not to provide a sound reasoning about spatial relations. Thus, we do not consider works such as [START_REF] Li | Spatial Reasoning rules in Multimedia Management Systems[END_REF][START_REF] Papadias | Qualitative Representation of Spatial Knowledge in Two-Dimensional Space[END_REF]. The spatial model proposed is close to the one of SMIL, and we additionally exploit templates compositions by allowing multi-scale spatial split relative to the available space for a template.

To summarize, we allow first a simple presentation specification of a square 2D space (topological and metric relations), and second a link between a part of the space and a database object or another template.

Temporal Description

The goal of such a description is to temporally constrain component presentations, and to specify a temporal duration constraint on the template itself. When a template is composed of several components, it is possible to specify whether they are presented in sequence or in parallel. It is specified using seq and par constraints. We propose the following synchronization constraints inspired from [START_REF] Martin | Specification of Intentional Multimedia Presentations using an Object-Oriented Database[END_REF] where C1 and C2 are atomic or collection components, and C is a collection component: A problem may occur when considering collection components: if the number of regions in which the collection is presented is smaller than the number of elements in the collection, the system has to decide how to present these elements. In this case, we propose to use stacks of components presentations. A stack contains elements to display one by one at the same location. For a collection of components, several stacks can be presented simultaneously. For example, to present the photo of each employee belonging to a set, we can use four stacks to constrain employee photos to be presented four by four.

seq(Ci,
We define two spatio-temporal primitives: between several duration constraints occur, the priority is given to the duration of the composed template. For sequential constraints, the duration is equally split into the different components. This priority also applies with stack-based presentations.

Syntactically, the temporal description is then composed of two parts that are the temporal synchronization and the duration : <Te_declaration> ::= "Te_Synchro :" <Te_synchronization> "Te_Duration:" <Te_duration> This approach is also used when objects to be present cannot respect their own duration constraint. A simple way to validate the constraints is to use a resolution process that, as previously explained, sets priority to the composed elements over the composing ones.

Considering the two classes of temporal models defined in [31], our approach is clearly interval-based. Time-based temporal models, used by most authoring tools, lack of flexibility but are widely used because they are easy to implement. Such models are limited to point-to-point relations like before, simultaneously and after. Interval-based existing models (like the well known Allen temporal algebra [START_REF] Allen | Maintaining knowledge about temporal intervals[END_REF], or the work of Shi and Chang [START_REF] Shih | Toward Generic Spatial/Temporal Computation Model for Multimedia Presentations[END_REF]), are able to express more complex relationships. [START_REF] Lino | An Object-Oriented Model for Spatio-Temporal Synchronization of Multimedia Information[END_REF] uses Petri nets where places sets the intervals and transitions synchronize end points of intervals. In [START_REF] Keramane | Interval Expressions -a Functional Model for Interactive Dynamic Multimedia Presentations[END_REF],

causality links are introduced between temporal intervals. An interval-based model is more suitable in our case because we do not know a priori which object will be presented.

We extended existing temporal relations to handle n-ary temporal relations. The temporal model allows specifying (1) the duration of the complete presentation, (2) the duration of the presentation of each element of the list, (3) the delay between object presentations and (4) the synchronization among the presented objects.

Implementation

In this section, we present how templates have been implemented using XML and SMIL standards. The general architecture of the system is presented in Figure 6

XML DTD for Template Definition

The translation of template definition into an XML format is realized using a XML Document Type Definition presented in Figure 7.

<!DOCTYPE template PUBLIC "-//TEMPLATE 1.0//EN" "TEMPLATE_DEF1.0.dtd"> 8). The verifications of the syntax for the inner elements are done by the template manager and not by the DTD syntax. However, we choose to put explicitly reference call to templates, in a way to check the existence of such templates in the XML tool. Consider the template of figure 1, dedicated to apply the same presentation constraints to each of the elements of a set of Laboratories from a database. The laboratories are presented in sequence and occupy all the display area. According to the definitions of figures 8 and 9, the corresponding XML template definition is given in figure 10. We notice the simplicity of the translation of a template definition into an XML document.

<?xml version="1.0" PUBLIC "-//TEMPLATE 1.0//EN" "TEMPLATE_DEF1.0.dtd" ?> < template id="t1"> <parameters> <parameter>set(Laboratory)</parameter> </parameters> <components> <component> <component_name>t1.c1</component_name> < sql_with_ref_template> <select><ref_template ref="t2">pl</ref_template></select> <from>pl in spl</from> </sql_with_ref_template> </component> </components> <sp_synchro>sp_link*(t1.c1)</sp_synchro> <te_synchro>seq*(t1.c1)</te_synchro> <duration>400</duration> </template> Figure 9. A template definition using XML syntax.

.

From Templates to SMIL

SMIL [START_REF]Synchronized Multimedia Integration Language (SMIL) 1.0 Specification, W3C[END_REF] is dedicated to multimedia presentations. Nevertheless, SMIL does not intend to consider database accesses. The aim of SMIL is hopefully to manage the temporal and spatial constraints related to multimedia presentations. A component position in SMIL structure tells "when it appears" [START_REF] Rutledge | The use of Smil: Multimedia research currently applied on a global scale[END_REF]. The idea is here to translate a template instance into an SMIL document and to present this document. The architecture of the use of SMIL from Templates is described in figure 10.

There are numerous implementations of SMIL viewers [START_REF] Rutledge | The use of Smil: Multimedia research currently applied on a global scale[END_REF]: Soja, Grins and G2. The SMIL standard allows the definition of spatial aspects of presentation using the definition of regions. A region is a square described by an identifier, a width, a height, and the coordinates of its top-left corner relatively to the top-left corner of the display area. SMIL also allows temporal schedule definition using tags that indicates sequence or parallel presentations, or any composition of them. According to template needs, the generation of the spatial aspects into SMIL is straightforward: we translate the relative coordinates of the templates into absolute co-ordinates in SMIL. The synchronization constraints that manage a given number of elements used in templates have equivalents in SMIL. For constraints that are defined on set during the definition of templates, the instantiation of a template fills the set, and then we know the number of elements to schedule. For the spatio-temporal primitives related to presentations stacks, namely stk_par* and stk_ind*, one schedule can be provided using SMIL temporal primitives. The definition of the temporal schedule has then to take into account these parameters. The main problem that remains is that there is no way to handle the sizes of the texts displayed in regions: the text fonts are not handled, so if a text it too large to fit on the space assigned to it, it is cropped (in Grins and Soja at least). Using the "fit" attribute, it is possible to display images at a given size. The compositional aspects of the Templates cannot be translated directly into composition of SMIL documents, because even if SMIL handles such composition (using the "ref" tag), the root-layout needs absolute sizes definitions, which is not satisfactory in our case. We must then generate one SMIL document that describes the presentation.

The table 1 As described in part 4, the definition of Templates is done using a simple XML DTD, and the Template manager stores the template.

The Template Manager then checks consistencies related to template composition, spatial and temporal points of view. It acts both as a repository of metadata about templates and a consistency checker in order to insure multimedia presentation, as shown in figure 2.

Figure 10 describes the different elements of the generation of a presentation based on a template call. The presentation calls (i.e. the template calls) are made in a SMIL+ document (i.e., a SMIL document containing template calls) as defined in the next section. The document is sent in a HTML form. A template call expresses the fact that we use one template on a set of data coming from a database. The Template Manager checks that the template can be used on the data of the database and then process generation of the SMIL document related. In fact, the manager uses the part dedicated to the template call and the features of the region where the template have to be displayed. Any call to templates is achieved using the O2web interface. At the object database level, we define methods to generate objects presentations, and the template manager fuses all these presentations into a valid SMIL document. The document is then sent to the web client.

Template calls embedded in SMIL documents

As we explained previously, the call of templates is the event that triggers the links with a database. What we express here is a way to embed template calls into existing SMIL documents. SMIL allows the creation of multimedia documents by constraining data to spatial regions and to time regions. Our idea here is then to extend the SMIL syntax to define new data elements corresponding to template calls. Such template calls are then related to spatial and temporal regions, as other multimedia data. The spatial constraints define the display area for a template, and the temporal constraint coming from the SMIL description may override the duration provided during the template definition. The temporal duration is then "extern" by default, meaning that the context is responsible for the definition of the duration of the template.

We present in figure 11 the part of the DTD that should be added to a SMIL DTD (to avoid confusion, we define these extended SMIL document using the tag "e_smil") in a way to integrate the template calls, and we show in figure 12

Examples of template definitions

In this section, we introduce a practical example to show some benefits of our model.

Suppose we want to present all the computer science research laboratories of a database and the people working in these labs. All the people working in a lab have to be displayed during the presentation of the information on the lab. The overall presentation must be at the most 400 seconds. Each laboratory is displayed during 30 seconds in the upper 1/3 part of the presentation, the employees are displayed four by four in the remaining 2/3 of the display with stacks synchronized by an stk_par*, and without temporal duration constraint. For an employee, we display her/his first and last names, and her/his photography. For a laboratory, we present its name, its logo, its address and an

To show that accurate layout can be specified, we define a "stair" layout that contains the photograph, the first and last names of the employees of each of the selected laboratories.

Conclusion

In this paper, we proposed an environment for a better utilization of database capabilities in the context of Web presentations. Some studies like [START_REF] Abiteboul | On Views and XML, Symposium on Principles of Databases Systems (PODS)[END_REF] show the necessity of providing different views of database data. Not many studies focus on multimedia features [START_REF] Bertino | A System for the Specification and Generation of Multimedia Presentations[END_REF]. In existing proposals, HTML pages are created either by directly adding text and images or by querying a database. In the latter, the presentation system is very basic and temporal and spatial properties are generally ignored. We proposed in this paper a generic spatio-temporal model for creating Web presentations. A Web presentation is defined according to different query expressions and according to spatio-temporal properties. Temporal and spatial constraints determine the behavior and the layout of each object belonging to the presentation in the presentation space and on the time line.

Recent efforts such as the SMIL standard show that it is important to consider the spatiotemporal dimension in the context of Internet applications.

We used the OQL query language that is almost the standard for object database products, to create multimedia Web presentations automatically. We showed that the basic functionalities of a DBMS could provide powerful functionalities to support such presentations. Note that our proposal could be implemented using any object DBMS [START_REF] Christophides | On Wrapping Query Languages and Efficient XML Integration[END_REF] and XML document storage such as [START_REF] Liefke | XMILL: An Efficient Compressor for XML Data[END_REF] are related to our work. From a theoretical point of view, we continue our investigations in several directions.

Firstly, we will study the possibility of incorporating heterogeneous and distributed sources of data. In this paper, we assumed that all the data is stored in one database server. For dealing with heterogeneous support, we plan to extend MHEG specifications for dealing with generic presentations. We also plan to study advantages of an algebraic approach such as [START_REF] Adah | A Multimedia Presentation Algebra[END_REF] in order to specify templates.

Secondly, as a perspective to this work, we aim to add user interactions in generated presentations. Another future research direction addresses the specification of user profiles and the generation of dynamic presentations according to a specific profile. The approach of templates offers also a great advantage tailoring the presentations according to network or hardware client features, by adding these features in the profile parameters.

For instance, templates should be used in emerging contexts like the Wireless Application Protocol (WAP), so that it provides on the fly presentations that fit on small displays with a narrow network bandwidth. Definitively, XML is a sound basis to support more semantic multimedia models. We are in the process investigating some researches in this direction by considering XML as a low level representation instead of a data model.

  SQL Server / Access products use HTML templates to link the database and the Web. Such templates use HTML tags as well as additional syntactic elements that indicate how to integrate query results into generated HTML pages. The HTML and the additional tags handle the spatial presentation features; so the expressive power of how things are spatially presented is low. However, Informix allows the definition of reusable user-defined template tags that are translated by procedures into real HTML tags when presenting results. Informix stores the templates in the database while Microsoft MSQLS/A manages the templates in files outside the database.

Figure 2 .

 2 Figure 2.Example of divisions of a display workspace into 4 regions.

  Cj): Ci and Cj must be presented in sequence. par(Ci, Cj): Ci and Cj must be presented in parallel. seq-meet(Ci, Cj): Ci and Cj must be presented in sequence with no delay between presentations. par-equal(Ci, Cj): Ci and Cj must be presented in parallel. Moreover, they must begin and finish simultaneously. par-start(Ci, Cj): Ci and Cj must be presented in parallel. The two presentations must begin simultaneously. Duration of components Ci and Cj can differ. par-finish(Ci, Cj): Ci and Cj must be presented in parallel. Moreover, the two presentations must finish simultaneously. Duration of Ci and Cj can differ. The presentation must be stopped when either Ci or Cj terminates its presentation. par-during(Ci, Cj): Ci and Cj are presented in parallel and can have different durations. The presentation of Ci must begin after Cj starts and must finish before Cj stops. seq*(C): all components belonging to C must be presented in sequence. par*(C): all components belonging to C must be presented in parallel. This constraint is equal to a conjunction between par-start*(C) and par-finish*(C).par-start*(C): all components belonging to C must be presented in parallel. Moreover, all the presentations must begin at the same time. Each component has its own duration.par-finish*(C): specifies that all components belonging to the C must be presented in parallel. Moreover, all the presentations must finish at the same time. The components belonging to C can have different durations. The presentation must be stopped as soon as one component has terminated its presentation.

  stk_par*(C): changes synchronously the top elements of any related stack, stk_ind*(C): considers each stack as independent, but when the presentation of one stack ends, it stops related stack presentations.The stack mechanism differs from usual multimedia presentation systems. It allows us to specify a synchronization inside a component presentation. Such a synchronization is crucial for dealing with large collections of objects.For instance, consider a collection component CC1={C1, C2, C3, C4}, presented using two stacks. To illustrate the explanation, consider that the components C1, C2, C3 and C4 are the images of figure4. The figure5explains the behavior of the stack presentation of CC1 when considering both stk_par* and stk_ind* primitives. In figure5, the initial state 16 is a two-stacked presentation, where the left stack contains the presentations of C1 and C2, and the second the presentations of C3 and C4. If the presentation of CC1 is described by stk_par*, then C2 is presented to C4 after C1 or C3 ends. If the presentation of CC1 is described by stk_ind*, C2 can be presented without an effect on the stack to the right, and C4 can be presented without effect on the stack to the left.

Figure 4 .Figure 5 .

 45 Figure 4. the templates C1, C2, C3 and C4 of CC1

  below. A clent send a request to the web server. Then, the Web server performs the cgi program that interacts with Templates manager in order to create an XML document. This document is returned to the client. The first part of this section concerns the translation of template definition into an XML format. The second part is related to the translation from templates to SMIL.

Figure 6 .

 6 Figure 6. General architecture of the implementation

Figure 8 .

 8 Figure 8. Template manager interactions.

Figure 10 .

 10 Figure 10. Template manager for SMIL documents

  ). Each laboratory p1 is selected using a query expression and is presented according to the definition of another template, termed t2. This template is composed of a single component t1.c1. The different synchronization constraints are presented below.

	Template : t1(spl : set(laboratory));
	Components : tuple(t1.c1 = select t2(pl) from pl in spl);
	Sp_Synchro: link*(t1.c1);
	Te_Synchro : seq*(t1.c1);
	Te_Duration : 400
	Figure 1. A template definition example

A Template T is formally defined as a quadruplet {Id, IP, C, P} :

Table 1 :

 1 summarizes the SMIL features according to the templates needs. SMIL for template support.

	Document type	spatial aspect	temporal aspect	Composition	Collections
		support	support	aspect support	aspect support
	SMIL	YES	YES	YES	NO

information field. The descriptions above are made using the original syntax and not the XML one, because the original is more compact for the purpose of the explanation.

The definition of the different templates is defined in a top-down way as:

-the main template for the presentation is then :

Template : t1(spl : set(laboratory)); Components : tuple(t1.c1 = select t2(pl) from pl in spl); Sp_Synchro: Sp_link*(t1.c1); Te_Synchro : seq*(t1.c1); Te_Duration : 400

The component t1.c1 is a collection component where each element is a template presentation of a laboratory. Due to the spatial synchronization, each component element occupies the whole template presentation space. The temporal synchronization constraint indicates that the laboratories are presented in sequence. The duration 400 of template t1 has priority over the duration 30 for the template t3 (see below).

Template : t2(l : laboratory); Components: tuple(t2.c1=t3(l), t2.c2=t4(l.employees)); Sp_Synchro : Sp_H 2 (40,60); Sp_Link(t2.c1, 1,1); Sp_Link(t2.c2,2,1); Te_Synchro : par-equal 2 (t2.c1, t2.c2); Te_Duration : -1

The template t2 is composed of a template that presents information about the laboratory (t2.c1), and information about employees (t2.c2). We assign 40% of the space area to t2.c1, and 60% to t2.c2.

Template : t3(l : laboratory); Components : tuple(t3.c1 = IMAGE(l.logo), t3.c2 = STRING(l.name); t3.c3 = STRING(l.address), t3.c4 = TEXT(l.info)); Sp_synchro : Sp_H 4 (); Sp_Link(t3.c1,1,1); Sp_Link(t3.c2,2,1); Sp_Link(t3.c3,3,1); Sp_Link(t3.c4,4,1); Te_Synchro : par-equal(t3.c1, t3.c2, t3.c3, t3.c4); Te_Duration : 30

The four Link sentences associate each piece of data with its corresponding region. The presentation of each datum must start and finish simultaneously. The duration (30 seconds) can be changed according to t1 duration. Some other advantages of our approach come directly from the DBMS utilization: the data is stored in the database, so updates are immediately taken into account by presentations. Our environment preserves a logical independence between data and presentations. Temporal and spatial behaviors are not imposed by the query. It is possible to define different presentations for the same object collections. Any object belonging to the presentation is just referred to by its object identifier.

Compared to related works, this paper is a seamless integration of different technologies in order to improve the construction of Web presentations. Our proposal can be considered as a contribution to the future SMIL standard by fulfilling the gap between SMIL presentations and database technology. Moreover, from a temporal point of view, we showed that it is possible to force a temporal interpretation of a multimedia database query. We also studied the related features of spatial descriptions. We propose a very efficient and expressive approach. We consider that this work is a suitable approach for many applications. We argue that the DBMS can offer more than storage capabilities.


Christophe Brouard
email: christophe.brouard@imag.fr

RELIEFS : Un système d'inspiration cognitive pour le filtrage adaptatif de documents textuels

Keywords: MOTS-CLÉS : filtrage adaptatif, pertinence, cognition adaptive filtering, relevance, cognition. RSTI-ISI-7/2002. Recherche et filtrage d'information

L'objet de cet article est la présentation d'un nouveau système nommé RELIEFS (pour RELevance Information Extraction Fuzzy System) pour le filtrage adaptatif de documents textuels. Les grands principes de fonctionnement de ce système s'inspirent de mécanismes cognitifs intervenant dans les processus de sélection de l'information. Plus précisément, notre recherche part de l'analyse de modèles de la mémoire sémantique (accès et organisation des connaissances en mémoire) et de modèles qui rendent compte de phénomènes attentionnels (sélection des informations provenant de l'environnement). Des liens forts sont tissés entre ces modèles et des modèles traditionnellement utilisés en RI. Une nouvelle interprétation de la notion de pertinence est proposée. L'analyse nous conduit à extraire un ensemble de mécanismes de base renvoyant aux notions d'activation et de propagation d'activation pour la sélection d'information " pertinentes ". Ces mécanismes sont implémentés et testés avec succès dans la tâche de filtrage adaptatif de TREC9.

ABSTRACT. This paper deals with the description of a new adaptive filtering system called RELIEFS (for RELevance Information Fuzzy System

). The main principles of this system draw their inspiration from cognitive models of information selection. More precisely, our research is based on the analysis of semantic memory models (knowledge access and knowledge organisation) and attentional models (information selection from the environment). We also propose to bridge a gap between these cognitive models and traditional information retrieval models. A new interpretation of relevance is given. The analysis leads us to extract simple mechanisms refering to the concepts of activation and spreading activation for a system which aims at selecting "relevant" information. These mechanisms have been implemented and successfully tested in the TREC9 adaptive filtering task.

Introduction

Comment ne pas noter comme le souligne Barry [BARR! 94], le décalage important qui existe entre la pertinence d'un document calculée par un système traditionnel de recherche d'information et son mode d'évaluation basé sur un jugement humain. Cette remarque rejoint le débat récurrent en Recherche d'Information (RI) qui oppose la pertinence dite "système" renvoyant à une mécanique formelle d'évaluation et la pertinence dite "utilisateur" qui demeure mal identifiée et que certains jugeront trop ambiguë ou multiforme pour être formalisée. Selon Saracevic [SARA! 75], il est difficile de trancher en faveur de l'un ou l'autre de ces points de vue qui se complètent. Green [GREE! 95a] pour sa part considère que l'utilisateur est le véritable juge de ce qui est pertinent mais que d'un autre côté, il n'est peut-être pas le meilleur puisqu'il ne dispose pas nécessairement des connaissances qui lui permettront d'évaluer la pertinence du document.

Quoiqu'il en soit, on peut penser que si le but ultime du système est de sélectionner l'information pertinente pour un utilisateur, il est indispensable d'intégrer plus amplement l'utilisateur dans la conception des systèmes de RI. Cette voie de recherche est d'ailleurs de plus en plus privilégiée comme en témoigne le numéro spécial de "Journal of the American Society for Information Science" consacré à la pertinence en RI [FROE! 94]. Ainsi, certaines recherches tentent de faire l'inventaire des critères qui peuvent jouer un rôle dans l'évaluation de la pertinence par l'utilisateur [ Une autre alternative permettant de prendre en compte l'utilisateur consiste à intégrer son propre fonctionnement interne dans le système. Il s'agit de s'intéresser aux modèles du système cognitif humain portant sur des fonctions liées au processus de sélection d'information et d'essayer de les reproduire dans les systèmes de RI. Ainsi, les modèles de la mémoire sémantique qui portent sur l'organisation et l'accès des connaissances en mémoire sont directement liés au problème de la sélection d'information de même que les modèles qui sont en mesure d'expliquer pourquoi l'attention se focalise sur un objet de l'environnement plutôt qu'un autre. L'objectif de la recherche que nous présentons ici est de proposer une nouvelle approche du filtrage d'information (FI) et plus généralement de la formalisation de la notion de pertinence en nous appuyant sur des modèles cognitifs de la sélection d'information. La première partie de cet article présente cette approche. Elle part de l'analyse de modèles de la mémoire sémantique et de l'attention (section 2) pour proposer après avoir tisser des liens avec les modèles traditionnellement utilisés en RI (section 3), un ensemble de grands principes cognitifs pour la RI. Une nouvelle formalisation de la pertinence s'exprimant comme une résonance dans un réseau de concepts associés est ainsi proposée. La seconde partie de l'article concerne la mise en oeuvre de l'approche dans la tâche de filtrage adaptatif de documents textuels. Nous décrivons le système RELIEFS (section 4) ainsi que les expériences réalisées avec ce système dans le cadre de la conférence TREC9. Enfin, nous concluons par une discussion générale en résumant notre approche et en dégageant les nouveaux éléments qu'elle apporte par rapport au problème de la formalisation de la notion de pertinence.

Modèles cognitifs pour la sélection d'information

L'organisation et l'accès des connaissances en mémoire conditionnent notre façon de sélectionner l'information. Quels mécanismes mnésiques interviennent dans une situation donnée pour sélectionner en mémoire une connaissance particulière et la prendre en compte dans un raisonnement! ? De même, quels mécanismes sont responsables de la focalisation de notre attention sur certains objets de l'environnement! ? Ces questions ont été abordées en Psychologie Cognitive. Des données comportementales ont été recueillies, des modèles ont été proposés dont certains ont été testés avec succès. Dans cette section, nous proposons de considérer certains de ces modèles comme des sources d'inspirations pour un système de recherche d'information.

Modèles de la mémoire sémantique

La mémoire comme un réseau de concepts

La mémoire est un vaste champ de recherche en Psychologie Cognitive. On distingue aujourd'hui différents types de mémoires, par exemple, la mémoire à court terme et la mémoire à long terme sur la base de la durée du stockage, la mémoire procédurale et la mémoire déclarative sur la base de la nature de l'information stockée. Notre objectif est simplement ici de pointer sur des travaux liés à l'organisation des connaissances, et leur mode d'accès pour lesquels on parle de mémoire sémantique.

Le premier modèle de la mémoire sémantique est dû à Ross Quillian [QUIL! 68] qui propose de représenter l'organisation des connaissances en mémoire par un réseau de concepts et qui définit une typologie des différents liens entre concepts. Dans ce réseau, la définition de la notion de concept est très générale, elle peut s'appliquer par exemple à des objets, des actions, des propriétés.

Des mécanismes de propagation de l'activation

Pour rendre compte de la façon dont cette mémoire est exploitée, Quillian définit aussi un ensemble de mécanismes de propagation de l'activation d'un noeud du réseau vers les autres noeuds du réseau [QUIL! 68] , [COLL! 75].

Cette théorie rend compte de nombreux résultats expérimentaux concernant l'accès des connaissances en mémoire. Elle rend compte par exemple, des résultats des expériences d'amorçage (priming en anglais) [NEEL! 91] qui étudient l'effet de la présentation d'un objet (l'amorce) sur le traitement d'un objet associé (la cible). Ainsi, le traitement du mot "chien! " (dans une tache de décision lexicale qui consiste à dire si le mot présenté existe dans la langue française) est facilité (on observe des temps de réponse plus courts) s'il est précédé du mot "chat". Dans ce cas, la facilitation peut s'expliquer par une pré-activation de la cible par l'amorce. Cette théorie est aussi en accord avec des observations portant sur les temps de recherche en mémoire [COLL! 69] qui montre que le temps de réponse à une question du type "A est-il un B ?" dépend de la longueur du chemin à parcourir dans la hiérarchie pour relier le concept A au concept B, comme on peut le prévoir si on considère que la réponse repose sur une propagation de l'activation entre les noeuds du réseau représentant respectivement A et B. Indépendamment de la plausibilité psychologique de cette théorie, il est intéressant de noter que ce mode de fonctionnement permet une mise à disposition automatique de la connaissance activée liée par exemple aux objets perçus dans le contexte courant, ou bien à l'objectif, donc à la connaissance susceptible d'être pertinente. C'est pour cette raison que Quillian considère que le mécanisme de propagation d'activation est bien adapté à la sélection d'information par des systèmes informatiques. Il évite ou réduit le processus coûteux de la recherche de connaissance particulièrement problématique lorsque les bases de données sont importantes [ANDE! 83b].

La nature associative de la mémoire

Anderson reprend dans son modèle ACT [ANDE! 83a] cette même idée de propagation d'activation dans un réseau de concepts pour rendre compte du cheminement d'un raisonnement (règle d'inférence à choisir à chaque étape) et considère des liens entre concepts de nature associative. Ainsi, il considère que la présence simultanée répétée de deux concepts (dans le cadre d'un raisonnement par exemple) conduit à une association entre ces concepts.

En fait, la nature associative de la mémoire est une hypothèse largement répandue et ancienne puisque déjà Aristote remarquait qu'une condition suffisante pour que deux événements soient liés en mémoire soit qu'ils se déroulent simultanément. De ce point de vue, les travaux sur l'apprentissage associatif [PAVL! 27] constituent une source intéressante, de même que ceux de Hebb [HEBB! 49] qui a montré la réalité de ce principe au niveau neurophysiologique. Il montre que "Quand un axone de la cellule A est assez proche pour exciter une cellule B et quand, de façon répétée et persistante, il participe à son activation, un certain processus de croissance ou un changement métabolique s'installe dans une cellule ou dans les deux tel que l'efficacité de A, en tant qu'elle est une des cellules qui active B, est augmentée"

Modèles de l'attention

Généralités

L'attention [CAMU! 96] peut être étudiée de deux façons! : soit en tant que processus réglant (quels changements interviennent dans le traitement d'une information suivant le degré d'attention que je lui accorde! ?) ou processus réglé (qu'est ce qui explique qu'elle puisse subitement changer de cible pour porter sur un nouvel objet! ?).

Dans le premier cas (processus réglant), de nombreuses expériences convergent sur la facilitation du traitement d'information attendue et l'altération du traitement de l'information inattendue. Toujours dans cette perspective de processus réglant, l'attention fait aussi l'objet d'études en neurophysiologie. Certaines expériences [LABE 95] ont par exemple montré une amplification du niveau d'activité nerveuse manifestée dans certains sites cérébraux participant à l'élaboration de la représentation des stimuli engagés dans un processus d'attention (par rapport à une situation où ces stimuli ne sont pas engagés c'est-à-dire par rapport à une situation où ces stimuli ne sont pas pertinents pour le système cognitif).

Dans le second cas (processus réglé), on peut s'intéresser aux conditions dans lesquelles certains objets sautent aux yeux sans qu'il faille les chercher de façon délibérée. C'est ce qu'on appelle le phénomène de "pop-out" qui a été étudié par Treisman [TREI! 93]. Ces recherches ont par exemple permis de constater que les objets se différenciant des autres objets sur une propriété simple étaient plus saillant perceptivement (un rond rouge parmi des ronds bleus par exemple) que lorsqu'il fallait considérer une conjonction (un rond rouge parmi des ronds bleus, des carrés rouges et des carrés bleus).

Ce double aspect (processus réglant/processus réglé), met en avant un principe intéressant dans le mode de fonctionnement de notre système attentionnel. Il est en mesure de sélectionner des informations en fonction des objectifs (donc de jouer le rôle de filtre) et il permet aussi de réagir à d'éventuels événements inattendus. Cela renvoie à l'idée d'une interaction entre un processus descendant c'est-à-dire guidé par des connaissances et un processus ascendant partant des stimuli.

Le modèle ART(Adaptive Resonance Theory)

Le modèle ART de Grossberg [GROSS! 76] est cohérent avec l'idée d'amplification d'activation et reprend celle de double interaction entre processus ascendant et descendant. Cette théorie part de l'analyse d'un système en interaction avec son environnement. Elle adopte une approche située [CLAN 97] dans laquelle on s'efforce de comprendre le système cognitif en considérant le milieu dans lequel il évolue. Le système (S) prend en compte les informations du monde externe (E) tout en appliquant ses connaissances pour la sélection de ces informations (figure 1).

La sélection d'une information par le système fait donc intervenir deux processus de nature différente, un processus ascendant (E ‡S) et un processus descendant (S ‡E).

S E Figure 1: Interaction d'un système (S) avec son environnement (E). Extrait de [CLAN 97].

ART modélise cette interaction à partir d'un réseau de neurones à deux couches. La couche de neurone d'entrée (F1) permet de représenter le stimulus provenant de l'environnement. L'autre couche (F2) correspond à une représentation interne du système. Par exemple, un noeud de F2 peut correspondre à une catégorie dans laquelle les stimuli peuvent être rangés. Les deux couches sont liées par des connexions de nature associatives. Les connexions sont orientées et calculées selon une règle d'association similaire (dans le principe) à la règle de Hebb dans une phase d'apprentissage. Quand un noeud de F1 et un noeud de F2 sont simultanément activés leur connexion est renforcée.

Cependant toute l'information présentée au système n'est pas considérée pour l'apprentissage. D'une façon globale, la sélection d'une information dépend de son degré de résonance avec une représentation interne du système. Plus précisément, dans le réseau, un stimulus va être représenté par un pattern d'activation dans F1. Cette activation de F1 est propagée vers F2 et rétro-propagée (après compétition interne) vers F1 (figure 2). Si l'activation retro-propagée à F1 s'apparie bien avec la distribution d'activation codant le stimulus dans F1, un état de résonance est atteint. En effet, l'activation étant retournée à la source, on peut parler de résonance dans le sens où cet appariement conduit à une amplification de l'activation des neurones codant pour le stimulus; amplification qui elle même conduira à une amplification de l'activation des neurones codant pour la représentation interne etc… D'un point de vue général, on peut s'interroger sur l'intérêt d'un tel mécanisme de sélection. Grossberg répond à cette interrogation en présentant la sélection par résonance comme une réponse à la question posée à tout système en interaction avec un environnement : Comment préserver une connaissance précédemment acquise tout en continuant d'apprendre! ? (le dilemme entre stabilité et plasticité [GROS 99]). Les connexions orientées de F1 vers F2 permettent de prendre en compte l'environnement (si elles n'existaient pas le système serait coupé du monde extérieur) et les connexions orientées de F2 vers F1 permettent de prendre en compte ses connaissances (s'il elles n'existaient pas, le système ne pourrait tenir compte des connaissances emmagasinées au cours de ses précédentes expériences). La sélection par résonance permet la prise en compte simultanée de ces deux types de connexions et garantit donc au système une plasticité tout en lui conférant une certaine stabilité.

Quels liens avec la Recherche d'Information ?

Modèles de la mémoire sémantique et RI

Utilisation et construction automatique de thésaurus

L'utilisation de thésaurus est maintenant très répandue en RI. Un thésaurus est une structure dans laquelle on représente des relations entre des termes. Il peut s'agir par exemple de relation de synonymie ou d'hyponymie. Un thésaurus permet d'étendre les requêtes en ne considérant pas seulement les termes saisis par l'utilisateur mais aussi les termes synonymes (par exemple) permettant ainsi d'augmenter les performances de rappel du système. Ils peuvent être assimilés avec des réseaux sémantiques. Certains thesauri comme Wordnet [FELL! 98], ont été construits manuellement, d'autres sont construits automatiquement. Concernant la construction automatique, le plus fréquemment, l'établissement d'un lien entre deux termes se fait sur la base du calcul d'une cooccurence entre ces termes. Or, le F2 F1 renforcement d'un lien entre deux termes présents simultanément (par exemple dans le même document) conduit à un calcul de cooccurence. Les notions de réseau de concepts et celle de règle d'association présentes dans les modèles de la mémoire sémantiques ne sont donc pas étrangères à la RI.

Les méthodes de propagation d'activation

Le lien entre la RI et les méthodes de propagation d'activation proposées en psychologie cognitive ont déjà été exploités et ont donné dans certains cas des résultats intéressants. Par exemple, Cohen [COHE! 87], avec le système GRANT, obtient par propagation d'activation de meilleurs résultats que les systèmes classiques de recherche par mots clés. Ce système est chargé de trouver un organisme de financement pour un sujet de recherche donné. La méthode suivie consiste dans un premier temps à représenter dans un réseau sémantique les connaissances portant sur les sujets de recherche et les agences de financements, puis dans un second temps, à activer les connaissances relatives au sujet de recherche pour lequel doit être trouvé un financement et à laisser cette activation se propager dans le réseau vers les noeuds représentant les différentes agences de financement. Dans sa synthèse sur les méthodes de propagation pour la Recherche d'Information, Crestani [CRES! 97] distingue les méthodes de propagation «! pures! » et des méthodes de propagations plus contrôlées. Les méthodes de propagation «! pures! » consistant à laisser l'activation se propager sans introduire de contrainte ont un inconvénient, elles conduisent à la propagation de l'activation à l'ensemble du réseau ce qui ne leur permet donc plus de jouer leur rôle de sélection. Parmi, les contraintes communément ajoutées pour contourner ces obstacles on propose d'éviter les noeuds à forte connectivité. Il s'agit de noeuds représentant des concepts très généraux et par conséquent liés à de très nombreux autres concepts.

Analogie entre résonance et pertinence

Nous présentons un panorama des différentes formalisations de la pertinence proposées en RI en mettant en évidence la convergence autour de l'idée de double implication entre document et requête. Dans un second temps, nous établissons de façon plus précise l'analogie entre cette double implication et la résonance au sens où elle apparaît dans le modèle ART.

Formalisation de la notion de pertinence en recherche d'information

L'étude de la notion de pertinence renvoie à l'identification de la relation qui unit l'objet qualifié de pertinent (par exemple un document) à l'objet par rapport auquel on définit cette pertinence (par exemple un besoin d'information). Un préalable à l'étude de la relation concerne la mise en évidence des caractéristiques des objets intervenant dans la relation. Suivant ce schéma, on peut distinguer deux grands types de recherche portant sur la formalisation de la notion de pertinence en RI. Le premier type concerne donc l'identification de la relation qui unit les deux objets. Les recherches de Green et Bean [GREE 95a, b] qui analysent la relation liant les thèmes d'un guide thématique aux passages référés dans le guide sont des exemples de ce type de recherche. Le second grand type de recherche porte sur la mise en évidence de ces critères d'évaluation (dans le premier type d'étude, on se focalise exclusivement sur le contenu du document, le critère thématique). En procédant à l'interrogation des utilisateurs sur leurs jugements de pertinence et en analysant leurs réponses, Barry [BARR 94] a par exemple distingué 7 grandes catégories de critères dont, le contenu du document, les expériences de l'utilisateur (connaissances par exemple), les croyances et préférences de l'utilisateur, les autres informations et autres sources (consensus, vérification externe), les sources des documents (qualité de la source), les documents comme entité physique (coût, facilité pour se le procurer), le contexte de l'utilisateur (contraintes de temps par exemple).

Nous nous plaçons ici dans le cadre du premier type de recherche, c'est-à-dire dans la problématique de l'identification de la relation liant un document pertinent à une requête. Un certain nombre d'études ont porté sur une formalisation mathématique de cette relation. La logique et les probabilités sont deux cadres dans lesquels des propositions ont été faites.

Formalisations logiques de la pertinence

Dans un cadre logique, déjà Cooper [COOP 71] insiste explicitement sur le lien étroit entre pertinence et conséquence logique " One might, on first reflection, suppose that logical consequence could be distantly related to relevance, but it will be argued shortly that when problem is posed in terms of declarative sentences, logical consequence and relevance are very intimately connected " ([COOP 71] p.

Formalisations probabilistes de la pertinence

La formulation logique de la pertinence n'est pas déconnectée des modèles probabilistes utilisés en RI. Van Rijsbergen [VAN 86] suggère que P(D->Q) soit évalué comme une probabilité conditionnelle P(Q|D) et non comme une implication matérielle 1 . Les modèles probabilistes quant à eux sont basés sur le PRP [ROBE 77], principe selon lequel un système de recherche d'information obtient des performances optimales s'il est en mesure de classer les documents dans leur ordre de probabilité de pertinence P(R|D,Q) (probabilité de pertinence sachant un document et une requête). Le modèle BIR (Binary Independence Retrieval Model), considère une requête fixe et des documents variables et s'intéresse à l'évaluation de la probabilité de pertinence de ces différents documents vis-à-vis de la requête fixée. Pour l'estimation de cette probabilité de pertinence, une application de la formule de bayes nous ramène à l'évaluation de P(D|R) (la probabilité d'observer le document D sachant que le document observé est pertinent vis-à-vis de la requête). Le modèle BII (Binary Independence Indexing Model), considère un document fixe et des requêtes variables et s'intéresse à l'évaluation de la probabilité de pertinence du document vis-à-vis des différentes requêtes. Dans ce modèle, la formule de bayes est utilisée différemment (en considérant le document fixe cette fois-ci) pour faire apparaître P(R|D) (probabilité de pertinence du document pour une requête arbitraire). On retrouve dans nombre de recherches [FUHR! 89], [KWOK! 90], [ROBE! 82], [WONG! 89], [WONG! 95] le soucis d'une approche double mélant l'approche "orientée requête" (dans laquelle on va considérer une requête fixe et estimer la pertinence d'un document en utilisant les jugements sur la pertinence des autres documents vis-à-vis de la même requête) et l'approche "orientée document" (dans laquelle on va considérer un document fixe et estimer la pertinence du document en utilisant les jugements de pertinence du document vis-à-vis des autres requêtes). Par exemple, Kwok [KWOK 90] montre que la prise en compte de ces deux aspects permet une augmentation des performances.

Synthèse

Cette problématique (approche orientée requête/document), n'apparaît pas déconnectée de la double implication que l'on retrouve dans les modèles logiques. En effet, en identifiant la pertinence R avec la requête Q, notions qui d'un point de vue abstrait correspondent toutes deux à l'objectif de la recherche (ce qui est pertinent correspond à la requête et vice-versa), les modèles BIR et BII nous ramènent respectivement à l'évaluation de P(D|Q) et P(Q|D) qui expriment l'entraînement de implémentent des modèles probabilistes renvoient de même à l'évaluation des 2 implications.

Pour compléter ce panorama, on peut aussi citer les modèles utilisant des réseaux bayésiens [TURT 91] qui calculent P(D|Q) pour évaluer la pertinence des documents. On peut aussi remarquer que même le schéma de pondération tf*idf utilisé dans le modèle de l'espace vectoriel [BAEZ! 99] est une forme de ces implications. La fréquence d'un terme dans un document donné (tf) est une forme de P(t|D) et un composant de P(Q|D) (puisque ce sont les termes de la requête que l'on considère par la suite). L'indice idf qui est basé sur la proportion de documents contenant un terme donné est une forme de P(D|t), un composant de P(D|Q).

On est donc amené à émettre l'hypothèse selon laquelle, la double implication entre D et Q formerait l'essence de la notion de pertinence. Même si ces deux implications ont été mesurées et combinées de différentes façons dans différents modèles.

L'analogie

Il est intéressant de noter l'analogie qui existe entre l'idée de résonance et les formalisations de la notion de pertinence proposées en RI. En effet, il est naturel de considérer que le document D correspond à l'objet provenant de l'environnement, c'est-à-dire au stimulus et que la requête Q correspond à l'objectif du système, c'està-dire à une représentation interne. Dans ces conditions, l'implication D->Q correspond à la propagation d'activation de F1 vers F2 et l'implication inverse à la propagation de F2 vers F1. Cette dernière analogie n'est pas une analogie de surface. La propagation est réalisée en tenant compte du poids des connexions liant les noeuds des deux couches. Or, ces connexions sont calculées selon une règle d'association qui, en quelque sorte, mesure une "implication statistique" [SMOL! 92], forme subsymbolique de l'implication logique.

Plus précisément, considérons un noeud de F1 pour chaque terme du document. Considérons un noeud de F2 pour représenter une requête particulière. Au cours de l'apprentissage, la règle d'association permet de calculer pour chaque mot la force d'une règle du type «! si le mot est présent alors le document est pertinent par rapport à la requête! ». Cette force est matérialisée par les poids des connexions des noeuds de F1 vers le noeud de F2 représentant la requête. La règle d'association permet aussi de calculer la force de règles du type «! si le document est pertinent par rapport à la requête alors le mot est présent! ». Cette force est matérialisée par les poids des connexions du noeud de F2 représentant la requête vers les noeuds de F1. Si l'on reprend l'analogie, un document est un stimulus. Il est représenté par un pattern d'activation dans F1, les noeuds correspondant aux termes présents dans le documents sont activés. L'activation propagée au noeud requête de F2 dépend du poids des connexions menant des noeuds activés de F1 vers ce noeud. L'activation propagée dépend donc de la force des règles du type «! si le terme est présent alors le document est pertinent! » pour les termes du documents. L'activation propagée renvoie donc bien à une mesure de D->Q. L'activation propagée est d'autant plus retro-propagée au noeuds initialement activés dans F1 que les connexions orientées du noeud requête vers ces noeuds qui expriment l'entraînement «! si le document est pertinent alors le terme est présent! » sont fortes. On retrouve bien une expression de Q->D. La rétro-propagation aux noeuds initialement activés qui se traduit par un phénomène de résonance est donc bien l'analogue en terme de propagation d'activation de D->Q et Q->D qui correspondent aux mesures traditionnellement considérées pour la formalisation de la pertinence en RI.

De grands principes cognitifs pour un système de RI

Sur la base de l'analyse des modèles cognitifs que nous venons de présenter et leur cohérence avec les modèles traditionnellement utilisés en RI, nous proposons d'extraire différents grands principes mis en évidence. Des modèles de la mémoire sémantique, nous retenons l'idée de sélection d'information par propagation d'activation dans un réseau de concept de nature associative. Du modèle ART, nous retenons le principe de sélection par résonance.

Nous proposons donc un système de recherche d'information basé sur la mise à jour et l'exploitation d'un réseau de concepts. Les concepts correspondront dans le cadre de la recherche de documents textuels à des termes ou des requêtes. Nous proposons que ce réseau soit construit sur la base d'une règle d'association similaire à la règle de Hebb. Nous proposons aussi que la sélection d'information, c'est-à-dire la sélection de documents pertinents relativement à une requête ou la sélection de mots pour l'extension d'une requête soit basé sur un principe de résonance.

Description du système RELIEFS

Avec la description du système RELIEFS, nous proposons maintenant une mise en oeuvre des principes énoncés précédemment. Il ne s'agit que d'une mise en oeuvre possible, d'autres choix cohérents avec les principes d'association et de résonance auraient probablement pu être faits.

Construction et Exploitation d'un réseau associatif

Dans le cadre de la sélection de documents textuels, nous considérerons que les stimuli correspondent aux différents mots des documents et nous considèrerons une unité abstraite (que nous représenteront par le «! noeud requête! ») désignant la pertinence d'un document représentant l'objectif du système c'est-à-dire la requête. On notera qu'un noeud requête distinct est créé pour chaque requête différente. Nous allons tenir à jour un réseau liant les noeuds représentant les différents mots rencontrés dans les documents et le noeud requête (figure 3). On peut résumer le fonctionnement global du système en quelques lignes. Lorsqu'un document se présente, les mots présents dans ce document vont activer les noeuds correspondant dans le réseau et agir comme des indices de la pertinence du document. Un bon indice est un mot dont la résonance avec le noeud requête est importante (les deux implications sont fortes). La pertinence globale du document est calculée sur la base de la résonance de l'ensemble de ses mots vis-à-vis du noeud requête. Enfin, pour adapter le système au besoin de l'utilisateur, le système doit apprendre à partir des retours de pertinence fournis par l'utilisateur pour les documents sélectionnés. Cet apprentissage consiste à modifier la valeur des connexions entre les mots et le noeud requête.

Evaluation de la pertinence d'un document

La pertinence d'un document est évaluée comme une résonance. Dans le but d'évaluer une résonance entre un document et une requête, nous proposons d'évaluer la résonance de chacun des mots présents dans le document. La qualité de résonance d'un mot correspond à sa capacité à propager l'activation vers le noeud requête et à recevoir une activation de ce même noeud. Soit iR W , le poids de la connexion orientée du mot i vers le noeud requête. Soit Ri W et le poids de la connexion inverse. est grand. Elle correspond à l'idée que l'absence d'un relais de l'activation entraînerait une dissipation de l'activation et ne favoriserait pas l'émergence d'un état de résonance. La fonction d'évaluation retenue correspond à la somme des produits pour chacun des mots présents dans le document. De plus, de façon à normaliser cette somme nous l'avons rapportée à la même somme pour l'ensemble des mots (que ces mots soient présents ou pas dans le document).

La résonance entre le mot i et la requête est évaluée par le produit

L'évaluation de la pertinence d'un document D vis-à-vis d'une requête Q s'écrit donc finalement :

  = i iR Ri i iR Ri W W W W Q D R . . ) , ( * [1]
où i* sont les indices des mots présents dans le document.

Le produit

Ri iR W W .

peut s'interpréter, comme nous venons de le faire en terme de propagation d'activation. Si l'on tient compte du fait qu'il s'agit d'un produit de fréquences relatives, il peut aussi s'interpréter plus empiriquement. Ainsi, un mot important (un mot dont la présence influe de manière significative sur la décision de prendre ou non le document qui le contient) est un mot qui est à la fois un bon prédicteur (quand le mot est présent, en général, le document est pertinent) et un mot qui est assez fréquemment présent lorsqu'un document est pertinent. La prise en compte de iR W permet de sélectionner de bons prédicteurs. La prise en compte de Ri W permet de sélectionner parmi ces prédicteurs, ceux qui surviennent le plus fréquemment c'est-à-dire ceux pour lesquels la qualité de prédiction a le moins de chance d'être liée à la présence fortuite du mot dans quelques documents pertinents et ceux qui seront le plus susceptibles d'être présents dans les prochains documents pertinents et donc le plus susceptibles d'être utiles aux futurs prises de décision concernant à la pertinence des documents. On notera que la prise en compte de Ri W permet aussi d'éviter les mots qui sont simplement très présents (fréquence marginale élevée) comme les mots vides qui sont donc plus présents que les autres mots dans les documents pertinents sans pour autant être "réellement" liés au thème sur lequel porte la requête. Il s'agit des mots qui sont écartés dans le modèle vectoriel sur la base de l'indice idf. Ces mots correspondent aussi, dans le cadre des méthodes de propagation d'activation, aux noeuds à forte connectivité, noeuds à éviter si l'on ne souhaite pas activer tout le réseau. L'évaluation de la correspondance proposée en (1) entre le document et la requête est assez proche de celle considérée dans le modèle vectoriel. En effet, le produit scalaire des vecteurs document et requête revient aussi à faire la somme des poids des termes qui représentent la requête et qui sont aussi présents dans le document. Le dénominateur n'est quant à lui pas très éloigné de la norme du vecteur requête qui apparaît dans le modèle vectoriel. Par contre, nous n'avons pas tenu compte au niveau de la formule de correspondance de la taille du document (exprimé dans le modèle vectoriel par la norme du vecteur document) ni de l'indice tf. Ce sont des aspects que nous souhaiterions intégrer par la suite tout en restant dans une interprétation de la correspondance en terme de résonance. Par ailleurs, les systèmes de filtrage adaptatif utilisant le modèle vectoriel considèrent aussi outre la pondération tf*idf, une mise à jour du poids des termes tenant compte des retours de pertinence des utilisateurs. C'est la formule de Rocchio [ROCC 71] qui est la plus souvent utilisée pour cette mise à jour. Or, dans cette dernière, on trouve explicitement la prise en compte de Ri W et indirectement celle de iR W . On peut ainsi vérifier comme nous le mentionnions dans la partie concernant les formalisations de la pertinence que l'on retrouve dans notre approche la plupart des aspects présents dans les modèles traditionnellement utilisés en RI et en FI bien qu'ils soient présentés sous un nouvel éclairage.

Règle d'apprentissage

Etant donné un document et un jugement de pertinence, nous souhaitons mettre à jour les connexions présentes dans la structure. Soient

AB k W ) 1 ( -et AB k
W les évaluations de la connexion orientée de le noeud A vers le noeud B, avant et après la prise en compte de la k-ième observation (un couple document-jugement de pertinence, que l'on note ). Soit ) ( Ok A m une valeur indiquant la présence ou l'absence de l'objet A dans k O (1 si présent et 0 si absent). La règle d'apprentissage proposée est :

 = + + = - = - 1 1 ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ). ( k i A A B A AB k ABk O k avec O k O k O k W W m a m a m m a [2]
Dans notre cas, A et B corrrespondent respectivement à un mot (représenté par un noeud de F1) et à la "pertinence" (représentée par le noeud requête) ou inversement. La règle fonctionne de la façon suivante :

-Si A et B sont présents dans l'observation, la connexion de A vers B et la connexion inverse sont renforcées. On prend ainsi en compte le jugement de l'utilisateur en augmentant le poids des mots apparaissant dans le document jugé pertinent.

-Si A est présent et B ne l'est pas, la connexion de A vers B est affaiblie et la connexion inverse reste inchangée. Si A est un mot et B le noeud requête ceci revient à affaiblir le poids attribué à un mot qui apparaît dans un document jugé comme non pertinent par l'utilisateur. Si A est le noeud requête et B est un mot, ceci revient à affaiblir le poids attribué à un mot qui n'apparaît pas dans un document jugé comme pertinent par l'utilisateur.

Le numérateur de la règle (2) correspond précisément à la forme générale de la règle de Hebb [HEBB 49] dont le principe est associatif (si deux noeuds sont activées simultanément leurs connexions sont renforcées). Le dénominateur permet de normaliser le poids. On peut d'ailleurs aisément montrer que n AB W représente la fréquence de l'objet représenté par B sachant la présence de l'objet représenté par A pour les n premières observations [BROU 00b]. La règle associative présentée permet donc simplement de calculer de façon incrémentale la fréquence relative de documents pertinents sachant la présence d'un mot ainsi que la fréquence d'un mot dans les documents pertinents.

Conformément à notre objectif, nous avons proposé une règle basée sur un principe d'association fidèle à la formulation de Hebb qui conduit à la mesure d'une implication. La mesure d'implication considérée est une simple fréquence relative. D'autres mesures plus complexes auraient pu être considérées [CHER 02] (on pourra aussi se reporter à [BROU 00b] pour une discussion sur le problème de l'évaluation de l'implication), la difficulté étant alors d'en fournir une formulation "Hebbienne".

Expérimentations

Nous avons expérimenté ce système dans la tâche de filtrage adaptatif dans le cadre de la conférence TREC-9. La particularité de cette sous-tache de filtrage est de partir d'un très petit nombre de documents pertinents et de tenter de trouver de nouveaux exemples de documents pertinents tout en essayant de minimiser les erreurs. L'ensemble des documents considéré pour la tâche de filtrage de TREC-9 était la collection OHSUMED extraite de MEDLINE (articles de médecine). Les documents des années 1988-1991 (environ 300.000 documents) constituaient l'ensemble test et seulement deux documents de 1987 par requête servaient à un préapprentissage. Dans le but de pouvoir comparer les systèmes, une fonction d'utilité et une fonction de précision étaient fournies par les organisateurs. Cette année, la fonction d'utilité avait la forme : T9U = 2*R-N, où R représente le nombre de documents pertinents sélectionnés et N représente le nombre de documents non pertinents sélectionnés. La fonction de précision avait la forme T9R = (R/max((R+N),50). Nous avons essentiellement focalisé sur l'optimisation de T9U. Les systèmes étaient testés sur 63 requêtes fournies avec la collection.

Adaptation de RELIEFS à la tâche de filtrage

Les principes de RELIEFS tels que nous venons de les décrire ont constitué l'essentiel du système qui a été utilisé dans la tâche de filtrage adaptatif de TREC-9. Néanmoins, d'autres composants spécifiques à cette tâche devaient être ajoutés. Il s'agit de la gestion des seuils, dont l'objectif est de définir le score à partir duquel le système décide de sélectionner le document et d'un module servant à la sélection des mots du texte pour l'évaluation ainsi que pour l'apprentissage (on ne considère donc pas tous les mots du document).

Gestion des seuils

Le seuil optimal varie selon la requête et l'apprentissage réalisé sur les précédents documents sélectionnés. Bien que des considérations théoriques puisse être faites sur ce sujet [ARAM 00], les systèmes de filtrage adoptent généralement des règles assez empiriques en ce qui concerne la gestion des seuils. Pour notre part, nous avons considéré une mise à jour incrémentale considérant les deux règles suivantes:

-Si un document sélectionné n'est pas pertinent le seuil est augmenté (on considère que le système est trop tolérant).

-Si un document (qu'il soit pertinent ou pas) n'est pas sélectionné le seuil est abaissé (on considère que le système est trop sélectif). L'amplitude de l'augmentation est plus importante que celle de la diminution car cette dernière est réalisée beaucoup plus fréquemment (la majorité des documents ne sont pas sélectionnés). Nous considérons cette diminution de façon à éviter que le système reste silencieux dans le cas où le seuil initial fixé (que nous basons sur le score réalisé par les documents donnés en apprentissage) est trop haut. Dans les deux cas, nous avons considéré différents critères pour adapter l'amplitude de la variation à la situation. Il s'agit des critères locaux suivants :

-le nombre de documents non pertinents consécutifs sélectionnés. Plus ce nombre est important, plus l'augmentation est forte et la diminution faible.

-le nombre de documents pertinents consécutifs (uniquement pour la diminution). Plus ce nombre est important, plus la diminution est forte.

-le nombre de documents traités (on prend plus de risque au début qu'à la fin). Plus ce nombre est important moins l'amplitude de la variation est forte.

-la densité de documents pertinents estimée c'est-à-dire le nombre de documents pertinents trouvés sur le nombre de documents traités.

Nous avons aussi considéré un critère plus global portant sur les probabilités de pertinence estimées pour chaque seuil. Un tableau indiquant pour chaque score une fréquence de pertinence est tenue à jour. Le score correspondant à une probabilité de 0.33 (qui correspond à la probabilité optimisant la mesure d'utilité) est une valeur de seuil vers laquelle le système tend à se régler.

La mise à jour des seuils a ainsi été réalisée de la façon suivante! :

]) ) 33 . 0 ( , 1 . 0 max[ . 4 . 3 . 2 . 1 . ( _ seuil Score c c c c cg seuil seuil nouveau - ± =
où cg est un coefficient qui permet de régler globalement l'amplitude des variations (dans nos expériences pour l'augmentation cg=0.1, pour la diminution cg=0.00001), c1, c2, c3, c4 sont des coefficients variant entre 0.5 et 3 qui dépendent respectivement du nombre de documents pertinents consécutifs (c1 vaut toujours 1 dans le cas d'une diminution), du nombre de documents non pertinents consécutifs, du nombre de documents traités, de la densité estimée de documents pertinents. la valeur Score(0.33) correspond au score pour lequel la fréquence de documents pertinents est de 0.33. L'opérateur max permet simplement de garantir une variation minimale. Tous ces coefficients ont été réglés manuellement. Il n' y a pas eu de véritable optimisation. Nous nous sommes bornés à considérer une plage de valeurs acceptables. L'impact de ces différents paramètres pourrait faire l'objet d'une étude à part entière et les coefficients pourraient être appris (évidemment sur une autre base que celle des tests).

De plus, de façon à ce que chaque score soit associé à une probabilité même si aucune observation ne correspondait au score, nous avons considéré un principe de diffusion [BROU 00b] qui permet de généraliser une observation à son voisinage. Enfin, le seuil a été modifié pour prendre en compte de la longueur des documents. Cela a été facilité par le fait que les différents documents étaient tous soit des résumés soit des titres et qu'il n'y avait donc globalement que deux longueurs. On a donc simplement choisi un seuil un peu plus petit pour les titres.

Module de sélection des mots

Dans le but d'alléger le traitement réalisé pour chaque document (évaluation et apprentissage) et dans le but d'éliminer le bruit que constitue la présence fortuite d'un mot dans un document pertinent, nous avons d'abord considéré les meilleurs mots du document (toujours sur le critère du produit des fréquences relatives). Si moins de N mots pouvaient être selectionnés de cette façon, cette sélection était complétée par les mots du document les mieux reliés aux mots de la requête sur la base d'un thésaurus construit automatiquement à partir de l'ensemble d'apprentissage (documents de 1987). Finalement, lorsque moins de N mots restaient sélectionnés à la suite de cette seconde phase les mots du document étaient pris dans leur ordre de lecture. Dans nos expériences nous avons pris N=20.

Premiers résultats

Pour l'évaluation de TREC-9, nous avons soumis deux résultats, l'un pour l'utilité et l'autre pour la précision. Après un premier examen, la comparaison sur le critère d'utilité avec les autres systèmes est favorable puisque environ 80 % de nos scores sont supérieurs ou égaux à la valeur médiane (60 % sont supérieurs 20% égaux) et le système figure parmi les cinq systèmes à avoir une utilité positive (+1.1).

Depuis les tous premiers résultats nous avons éliminé le bruit correspondant à la présence fortuite de mots dans les documents pertinents en ne considérant que les 50 meilleurs mots pour le calcul du dénominateur de la fonction d'évaluation. Cette simple amélioration nous a permis d'obtenir un score d'utilité de +8.3 (pour une précision de 0,29 et un rappel de 0,24) très proche des résultats obtenus par les meilleurs systèmes. La figure 4 présente la comparaison avec la valeur médiane des autres systèmes optimisés pour la mesure d'utilité. Aucune véritable optimisation des paramètres du système (coefficient de variation des seuils, nombre de mots considérés,...) n'a été réalisée. Certains aspects comme nous l'avons mentionné précédemment ont été peu ou pas pris en compte (longueur du document, tf). Les bons résultats néanmoins obtenus sur un corpus de grande taille nous laissent penser que l'approche est viable.

Utilité Reliefs/Médiane

Pondération du rôle relatif des deux implications

Dans les tests précédents, les deux implications sont considérées avec la même importance : elles sont simplement multipliées. Mais ont-elles réellement la même importance? Pour tenter de répondre à cette question nous avons fait varier l'importance d'une implication en remplaçant dans (1) le poids Le coefficient r a un impact direct sur la stabilité/plasticité du système. Plus r est grand, plus le système est plastique puisqu'alors nous favorisons D->Q qui selon les termes de ART correspond au processus ascendant (prise en compte de l'environnement). Au contraire, plus r est petit plus le système est stable puisque nous favorisons alors Q->D, ce qui selon les termes de ART correspond au processus descendant (prise en compte des connaissances acquises lors des précédentes expériences).

Si l'on considère plus précisément les poids, plus r est petit, plus on privilégie les poids Ri W (qui favorisent les mots qui sont les plus fréquemment rencontrés dans des documents pertinents) au détriment des poids iR W et donc plus on exige que les documents sélectionnés contiennent les mots les plus fréquemment rencontrés dans les documents pertinents précédents. Or, puisque l'apprentissage est réalisé sur la base des documents sélectionnés, cela ne permet pas l'émergence des mots encore peu rencontrés dans les documents pertinents. Le système restera dans ce cas très stable sélectionnant toujours les documents sur la base des mêmes mots et ne s'adaptera pas.

Extension de requêtes

Lorsque moins de N mots indicateurs d'une éventuelle pertinence (parce qu'étant déjà apparus dans les documents pertinents précédents) pouvaient être sélectionnés, la sélection était complétée par les mots du document les mieux reliés aux mots de la requête. Cette sélection a été réalisée sur la base d'un thésaurus construit automatiquement à partir des documents de 1987. Ce thésaurus correspond simplement à un réseau dont les noeuds représentent les mots et les connexions sont pondérées par les fréquences relatives (calculées à partir de (2)) liant ces différents mots.

L'évaluation des mots les mieux reliés à la requête a été calculée en se basant sur la mesure de leur double implication vis-à-vis de l'ensemble des mots de la requête (plus le nombre de mots de la requête auquel le mot candidat est spécifiquement relié est grand, plus la relation est considérée comme importante). La double implication qui correspond ici au produit de la fréquence du mot sachant la présence du mot de la requête avec la fréquence inverse a donc une nouvelle fois été utilisée pour sélectionner les mots "pertinents". Le calcul des fréquences relatives liant les mots des documents de 1987 correspond à la construction d'un thésaurus flou [RADE 76], [MIYA 90] et la complétion par les mots reliés à la requête est une forme d'extension de requête. Les résultats montrent une légère amélioration avec l'utilisation du thésaurus (table2). Ces résultats permettent de penser que l'idée de résonance est aussi viable dans le cadre de l'extension de requête. D'autres tests seront réalisés en vue de comparer cette forme d'extension à d'autres formes d'extension.

Discussion

Pour la conception de ce système, nous nous sommes inspirés de principes cognitifs dans un sens semblable à certaines recherches qui ont tenté de reproduire les mécanismes de propagation d'activation pour la RI [CRES 97]. D'une part, la règle d'apprentissage que nous utilisons est de type associatif et reprend un principe dont la réalité neurophysiologique a été mis en évidence par Hebb. Par ailleurs, nous avons repris l'idée de résonance développée dans la théorie ART dont la plausibilité psychologique est appuyée par de nombreuses données neurologiques et de nombreux succès dans la modélisation des différents processus cognitif [GROS 99]. Ce système apparaît donc cohérent avec les principes cognitifs d'association et de résonance. Cet aspect nous paraît important dans le sens où le rôle d'un tel système est de sélectionner des informations pour un utilisateur et que l'intégration des principes de fonctionnement de l'utilisateur (même s'ils sont de très bas niveau) dans le système peut être profitable.

Par ailleurs, il semble qu'en identifiant résonance et pertinence, on apporte un éclairage nouveau sur la notion de pertinence. La sélection d'une information provenant de l'environnement sur la base de sa résonance avec une représentation interne garantit au système un compromis entre stabilité et plasticité. Si l'on identifie résonance et pertinence, une information pertinente devient donc une information qui garantit plasticité et stabilité au système et donc qui garantit une "bonne" évolution du système dans son environnement. La qualité de pertinence serait donc intimement liée au problème de l'interaction d'un système avec son environnement. L'étroite relation qui existe entre pertinence et interaction a déjà été discutée par différents auteurs particulièrement lorsque l'on réduit la notion d'interaction à celle de communication. Ainsi, pour Saracevic Notre approche permet d'une certaine façon de réconcilier les approches formelles de la pertinence (pertinence système) avec des approches tournées vers l'utilisateur (pertinence utilisateur) puisque nous montrons qu'un mécanisme cognitif de sélection de l'information (la résonance) est cohérent avec les formalisations de la pertinence en RI. Ce point de vue cognitif insiste sur l'aspect subjectif de la pertinence. Il la définit relativement à l'identité du système auquel l'information est présentée, cette identité évoluant elle-même avec l'apprentissage. En ce sens, il apporte un élément de réflexion par rapport au débat opposant "pertinence système" et "pertinence utilisateur" en déplaçant la question de l'objectivité vers celle de la différence d'identité des systèmes.

Pour résumer, d'un point de vue pratique, nous avons présenté un nouveau système pour le filtrage adaptatif de documents textuels. Ce système a l'avantage de la simplicité puisqu'il se limite à l'évaluation de fréquences relatives et qu'il les compose très simplement. Les résultats obtenus sont concluant. Cette recherche avait cependant des objectifs plus théoriques. Ainsi, nous avons présenté une

  BARR! 94], [HOWA! 94]. D'autres se proposent d'étudier l'interaction de l'utilisateur avec le système [BRUC! 94] ou recherche des modes d'interaction efficaces [DENO! 97].

Figure 2 .

 2 Figure 2. Propagation et rétro-propagation entre les couches F1 et F2.

  22). Plus récemment, dans le même ordre d'idée, van Rijsbergen [VAN 86] propose aussi de considérer la pertinence comme une implication logique entre un document et une requête, soit D->Q. Pour illustrer cette proposition, considérons trois documents D1, D2 et D3, respectivement représentés par A, B&C et A&B&C (où A,B et C sont des mots clefs et "&" désigne une conjonction). Considérons également une requête Q représentée par A&B. Le document pertinent est D3, car D1 est trop général, D2 ne porte pas sur A et D3 est bien le seul document tel que D->Q (A&B&C->A&B). Nie [NIE 88] ajoute le rôle important joué par l'implication inverse (Q->D) et propose une agrégation de l'évaluation des deux implications, soit F(P(D->Q),P(Q->D)). Pour illustrer cette idée, en reprenant l'exemple précédent, considérons le document D4 représenté par A&B. Il est manifestement plus en adéquation avec la requête que D3, et le seul moyen de départager D4 de D3 est de considérer D->Q.

  D par Q et inversement et qui renvoie donc à l'évaluation de D->Q et Q->D du modèle logique. Les systèmes connexionistes PIRC et MERCURE proposés respectivement par Kwok [KWOK! 95] et Boughanem [BOUG! 99] qui 1 L'implication matérielle qui est vraie lorsque la prémisse est fausse quelle que soit la valeur de vérité de la conclusion, est souvent remise en cause pour l'évaluation de la pertinence. En particulier, une de ses conséquence est que lorsqu'un document est incohérent, il devient pertinent pour toutes les requêtes Pour faire face à ce problème, certaines logiques comme la logique de la pertinence [ANDE! 75] or les logiques conditionnelles [STAL 68] proposent d'autres représentations de l'implication dans lesquelles le désavantage de l'implication matérielle disparaît. Pour des exemples de l'utilisation de ces logiques dans le cadre de la RI, on pourra respectivement se reporter à [MEGH! 96] et [NIE! 96].

Figure 3 .

 3 Figure 3. Réseau construit et mis à jour par RELIEFS.

  d'un mot est donc d'autant plus pénalisante que ce mot est résonant avec la requête c'est-à-dire que Ri iR W W .

Figure 4 .

 4 Figure 4. Comparaison de Reliefs dans sa première version (U1.1) et après amélioration (U8.3) sur le critère d'utilité avec la valeur médiane des différents systèmes présents à TREC9.

iRW

  associé à la connexion du terme i vers le noeud requête par ) ( iR W r . La formule d'évaluation de la pertinence s'écrit alors : -7/2002. Recherche et filtrage d'information

  [SARA 75] (p.321) «! In the most fundamental sense, relevance has to do with effectiveness of communication", idée reprise dans la théorie la communication proposée par Sperber & Wilson [SPER 95].

Table 1 .

 1 Les valeurs d'utilité en fonction des valeurs de r .

	r	Utilité	r	Utilité
	0.0	2.00	1.0	8.19
	0.1	4.43	1.1	7.25
	0.2	5.20	1.2	5.79
	0.3	6.57	1.3	6.79
	0.4	6.80	1.4	6.12
	0.5	6.78	1.5	5.59
	0.6	8.30	1.6	5.09
	0.7	8.00	1.7	5.51
	0.8	7.51	1.8	4.83
	0.9	7.49	1.9	1.97

Table 2 .

 2 Résultats avec et sans thésaurus pour les différentes valeurs de r .

	r	AVEC THESAURUS	SANS THESAURUS
	0.6	8.30	7.12
	0.7	8.00	6.56
	0.8	7.51	7.03
	0.9	7.49	7.06
	1.0	8.19	6.76
	1.1	7.25	6.14