5.3.4 Interprétation des résultats
Nous avons au total 296 motifs qui ont engendrés 66
règles valides par rapport au seuil que nous nous sommes fixé.
Nous nous baserons sur ces règles pour interpréter les
résultats. Notons cependant qu'il est important, pour nous, de
repérer quelles
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TABLE 5.4 - Dépendance des règles d'association
75
TABLE 5.5 - Intérêt des règles
d'association
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FIGURE 5.6 - Treillis des concepts généré
à partir du logiciel Concept Explorer 1.3
règles sont à nos yeux interprétables
en se basant, non seulement, sur le support et la confiance
mais aussi sur la dépendance et l'interêt
d'une règle d'association. Ce qui nous amène à
définir l'interprétabilité d'une règle.
Définition 8 (Règle
inteprétable)
Une règle B = H
est dite interprétable si l'on peut arriver
à relier tous les termes de B et F
afin que ceux ci nous emmène vers la connaissance
recherchée. Il sera donc question d'expliquer pourquoi il est
normal que tel terme apparaisse avec tel autre. Cet explication va souvent
refléter ce qui est exprimé par des liens
sémantiques(section 5.1.1) dans le domaine
considéré.
3.3.1 Les meilleures règles
interprétées
Nous vous présentons dans cette section quelques
règles qui peuvent facilement nous permettre de trouver la connaissance
recherchée.
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Règle : 'ontologie'
'linguistique' 'connaissance' = 'corpus' support : "16";
Intérêt: "1.34"; Dépendance :
"22%"
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Cette règle indique les 16 documents cités
présentent des notions sur la linguistique des connaissances mais aussi
celles traitant de l'ontologie des connaissances qui est une branche de
l'intelligence artificielle qui consiste à représenter les
connaissances relatives à un domaine bien spécifique associant
ainsi les concepts de base de ce domaine et ses relations afin qu'ils soient
compréhensible par les machines. Elle admet un intérêt de
1.34 ce qui signifie que le motif corpus est moyennement
intéressant
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par rapport au motif 'ontologie' 'linguistique'
'connaissance' mais aussi admet une dépendance moyenne par rapport
à celui-ci.
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Règle : 'ontologie'
'connaissance' = 'corpus' 'linguistique' support : "16";
Intérêt: "1.51"; Dépendance : "28%"
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Cette règle d'association admet le même support
que pour la règle présentée précédemment en
revanche elle a un indice de dépendance de 28% et un
intérêt de 1.51. Ce qui signifie que la nouvelle
conclusion devient intéressant par rapport à l'ancienne et admet
une dépendance d'au moins 4% de plus que celui de son
prédécesseur.
Il sied de noter qu'il existe plusieurs techniques qui peuvent
nous permettre d'aboutir à des conclusions encore plus satisfaisantes en
essayant de reduire par exemple le bruit lié à la synonymie ou
encore à la polysémie. Pour aboutir à de tels
résultats, les notions du Web sémantique mais aussi de
l'ontologie relative au domaine sous études seront d'une grande
importance. Il ne faut cependant pas sous estimer l'apport d'autres indices
statistiques tels que la conviction et l'étonnement
qui sont des outils des méthodes symboliques.
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