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Extraction d’informations à partir de documents
juridiques : application à la contrefaçon de marques
Pierre Renaux
To cite this version:
Pierre Renaux. Extraction d’informations à partir de documents juridiques : application à la contrefaçon de marques. Autre [cs.OH]. Université de Caen, 2006. Français. �tel-00090673�
HAL Id: tel-00090673
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00090673
Submitted on 1 Sep 2006
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émanant des établissements d’enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.
UNIVERSITE de CAEN/BASSE-NORMANDIE
U.F.R. : Sciences
ÉCOLE DOCTORALE : SIMEM
THÈSE
présentée par
Pierre RENAUX
et soutenue
le 11 juillet 2006
en vue de l’obtention du
DOCTORAT de l’UNIVERSITÉ de CAEN
spécialité : Informatique
(Arrêté du 25 avril 2002)
Extraction d’informations à partir de
documents juridiques : application à la
contrefaçon de marques
MEMBRES du JURY
Directeur :
Rapporteurs :
Examinateurs :
M. Khaldoun Zreik
M. Mohamed Quafafou
M. Jean Sallantin
Mme Anne Nicole
M. Imad Saleh
M. Thomas Lebarbé
Professeur
Professeur
Directeur de Recherche CNRS
Professeur
Professeur
Maı̂tre de Conférence
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Université
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Caen
Marseille
Montpellier
Caen
Paris VIII
Grenoble 3
Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen — CNRS UMR 6072
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Analyse des résutlats
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Processus de découverte
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Plate−forme d’aide
à la décision
Introduction
Chapitre 7
Chapitre 6
Chapitre 5
Chapitre 4
Chapitre 3
Chapitre 2
Chapitre 1
Chapitre 11
Chapitre 10
Chapitre 9
Chapitre 8
Perspectives
Bilan
Chapitre 13
Chapitre 12
CATMInE : une plate−forme d’aide
à la décision
Étude de la validité des données
Étude de la validité du modèle
Complexité conceptuelle
Évaluation du modèle et des connaissances
Modélisation du domaine d’étude
Transformation des documents
Préparation de documents
Sélection de docments
Enjeux
Contexte de recherche
Notions fondamentales
Introduction générale
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et décision
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2
Données
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des données
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C
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Données
prétraitées
Modélisation
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D
4
Données
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Motifs
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sous−ensemble
de descripteurs
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2
2
4
5
Règle 1
Règle 2
1
Base
de
données
Construction
de l’arbre
2
Extraction des
règles
3
1
1
3
B
A
4
5
6
3
7
6
Règle 3
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Règle 4
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sélectionné
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7
1
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3
ET
7
Alors ConceptMajoritaire(
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méthodes
supervisées
méthodes
non supervisées
méta−modèles
modèles
numériques
modèles
automatiques
modèles de
partitionnement
régression linéaire, réseau de neurones ([Dreyfus,02])
analyse factorielle discriminante, SAS (SAS1989])
programmation logique inductive ([Lavrac N.,1994])
, DBSCAN ([Ester & XU, 1996])
approches probabilistiques, EM ([McLaclan & Krishnan, 1997])
approches K−médoïdes, CLARA ([Kaufman & Rousseeuw, 1990])
approches X−means, K−means([Hartigan, 1975])
arbre d’induction, C4.5 ([Quinlan, 1993])
partionnement par
réallocation
partitionnement par
densité
modèles hiérarchiques, AGNES ([Kaufman & Rousseeuw, 1990]), CURE ([Guha & Shim, 1998])
règles d’associations, mvminner ([Rioult,02])
méta−modèles de type vote, WM ([Littlestone & Warmuth, 1989])
méta−modèles de type empilement ([Todorovski & Dzeroski, 2000])
méta−modèles en cascade ([Kaynak C., 2000])
boosting, Adaboost ([Schapire, 1990])
bagging ([Breiman, 1996a])
' V 1
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2 3 régression linéaire, réseau de neurones ([Dreyfus,02])
modèles
numériques
analyse factorielle discriminante, SAS (SAS1989])
méthodes
supervisées
programmation logique inductive ([Lavrac N.,1994])
modèles
automatiques
arbre d’induction, C4.5 ([Quinlan, 1993])
partionnement par
réallocation
modèles de
partitionnement
modélisation
méthodes
non supervisées
partitionnement par
densité
approches probabilistiques, EM ([McLaclan & Krishnan, 1997])
approches K−médoïdes, CLARA ([Kaufman & Rousseeuw, 1990])
approches X−means, K−means([Hartigan, 1975])
, DBSCAN ([Ester & XU, 1996])
modèles hiérarchiques, AGNES ([Kaufman & Rousseeuw, 1990]), CURE ([Guha & Shim, 1998])
règles d’associations, mvminner ([Rioult,02])
méta−modèles
' V méta−modèles de type vote, WM ([Littlestone & Warmuth, 1989])
méta−modèles de type empilement ([Todorovski & Dzeroski, 2000])s
méta−modèles en cascades ([Kaynak C., 2000])
boosting, Adaboost ([Schapire, 1990])
bagging ([Breiman, 1996a])
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1
Données
2
Données
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Préparation
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Pré−traitement
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C
3
Données
prétraitées
Modélisation
D
4
Données
transformées
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5
Motifs
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objectives
probabiliste (9,12)
un ensemble
de règles
distance (6,11)
Mesures
d’intérêt
distance (14)
une seule règle
syntactique (5,10)
subjectives
un ensemble
de règles
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3
1
Jeu
de
données
B
B
2
Algorithme
de
regroupement
Algorithme d’induction
d’arbre
Extraction
Matrice de confusion
A
A
7
M2
C
Comparaison
des
résultats
Source de test
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4
Extraction
C
6
5
Algorithme
de
regroupement
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Apprentissage
Modélisation
Motifs
Expert
, V 2
Analyse
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6 8 Sélection
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Préparation
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Pré−traitement
des données
B
C
A
Données
, V +
Modélisation
E
D
Données
sélectionnées
Données
prétraitées
Données
transformées
1
2
3
Caractérisation
Motifs
Connaissance
4
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Tirage aléatoire
Sélection par l’expert
Validation croisée
Regroupement
Gestion du bruit
Valeurs manquantes
Sources multiples
C
Gestion des invariants
Réduction des modalités
Ségmentation des attributs continus
Fusion de descritpeurs
Sélection de descripteurs
Modélisation
D
Caractérisation
E
Connaissance
Mesures automatiques
Expertise
Motifs
Modèles numériques
Modèles automatiques
Modèles de partitionnement
Modèles hierarchiques
Règles d’association
Méta−modèles
Données transformées
Pré−traitement des données
Données pré−traitées
Préparation de données
B
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Sélection de données
Données
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descendante
ascendante
Tirage aléatoire
Sélection par l’expert
Validation croisée
B
Sources multiples
Suppression
Estimation
Gestion du bruit
Préparation de données
Valeurs
manquantes
A
C
Gestion des invariants
Réduction des modalités
Intervalles de taille égale
Intervalles de fréquence égale
Algorithme 1R
Algorithme ChiMerge
Algorithme D2
Algorithme MCC
Supervisée
Fusion de descritpeurs
Enveloppante
Filtrante
Embarquée
Pondération
Modélisation
D
Motifs
Vote
Empilement
Cascade
Boosting
Bagging
Règles d’association
Modèles hierarchiques
Modèles de
partitionnement
Modèles automatiques
Modèles numériques
Données transformées
Pré−traitement des données
Données pré−traitées
Ségmentation des
attributs continus
Automatiques
Sélection de données
Regroupement
Hiérarchique
, V ( # Sélection de
descritpeurs
Données sélectionnées
Modèles
Méta−modèles nonModèles
supervisés supervisés
Données
E
Connaissance
Expertise
Distance
Probabiliste
Syntaxique
Probabiliste
Distance
Caractérisation
Mesures d’intérêt
subjectives objectives
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Appel récursif
Elimination des exemples caractèrisés
par le noeud 4
Base
de
données
Extraction
du noeud dont
IQN = max(IQNs)
1
Construction de l’arbre
d’induction
2
Extraction de
la règle
Base de
règles
3
Règle
par défaut
6
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7
Arrêt
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Noeuds fortement
corrélés au noeud
sélectionné
1
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2
3
1
ET
2
ET
3
Alors ConceptMajoritaire(
3
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Noeud
sélectionné
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Recherche
des règles
applicables
Ensemble initial
de règles
Exemple à
caractèriser
1
Sous−ensemble de
règles applicables
Filtrage sur le
niveau juridique
2
Une seule règle
possible
Sous−ensemble
de règles applicables
Filtrage sur
le nombre
d’exemples
3
Une seule règle
possible
Sous−ensemble
de règles applicables
Filtrage sur la
longueure des
règles
4
Une seule règle
possible
Sous−ensemble
de règles applicables
5
Une seule règle
possible
Choix de la première
règle applicable
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Ségmentation en deux parties
Cas B
Ségmentation en sept parties
Classe 2
Classe 1
Classe 1
Classe 3
Classe 5
Classe 2
Classe 7
Classe 4
Classe 6
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Jeu
de
données
B
B
2
Algorithme
de
regroupement
Algorithme d’induction
d’arbre
Extraction
Matrice de confusion
A
A
7
M2
C
Comparaison
des
résultats
Source de test
M1
4
Extraction
C
6
5
Algorithme
de
regroupement
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de
données
3
B
B
1
39 (0/39)
Algorithme
de
regroupement
39 (0/39)
2
Extraction
7
C
26 (26/0)
Matrice de confusion
A
A
105 (54/51)
Algorithme d’induction
d’arbre
M2
26 (26/0)
Comparaison
des
résultats
40 (28/12)
Source de test
M1
0 V + 4
Extraction
C
40 (28/12)
6
5
Algorithme
de
regroupement
12 (11/1)
28 (21/7)
M3
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Milieu
Fin
1.4
Valeur du descripteur
1.2
1
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0.6
0.4
0.2
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
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0.9
Longueur de la sous-chaine commune
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3
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Output
1
Interfaces de modélisation
n
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Back propagation
Back propagation
Réseau de neurones
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Similaritées linguistiques
Expert
Projections de Sammon
Serveur
z
y
x
Projection de Sammon
Interface d’aide
à la décision
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sélection de la règle
adaptée
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extraction
<DAT>2001−07−06</DAT>
réécriture
$1=2001−07−06
<DOC>TRIBUNAL DE GRANDE INSTANCE DE PARIS (CH.03), 2001−07−06</DOC>
sélection de la règle
adaptée
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06−07−2001
extraction
<DOC>*, $1</DOC>
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Jugement
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Marque
2,2
référence
clefMarque
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plaignant
numero
defense
nom
verdict
clefPartie
lieu
validite
niveau
date
V
0,*
Classe
clefClasse
nom
1,*
Partie
clefPartie
nom
1,1
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Comparaison
A
Décision
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Pré−traitement
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Données
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Caractérisation
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Motifs
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