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- W616564872 abstract "L’echange d’informations entre peripheriques varies et sur internet souleve de nombreux problemes par le volume et l’heteroclisme des donnees echangees. La plupart de ces echanges utilisent le format XML. Afin de les faciliter, des traitements intelligents, comme la classification et la transformation automatiques, ont ete developpes. Le but de cette these est double : proposer un framework d'apprentissage pour la classification de documents XML et etudier l'apprentissage de transformations de documents XML. Le choix d’utiliser la Programmation Logique Inductive a ete fait. Meme si les methodes d'apprentissage ont alors un surcout algorithmique non negligeable (certaines operations deviennent NP-dures), la representation relationnelle semble adaptee aux documents XML de par son expressivite. Notre framework pour la classification fait suite a l'etude de familles de clauses pour la representation de structures arborescentes. Il repose sur une reecriture des operations de base de la PLI que sont la theta-subsomption et le moindre generalise [Plotkin1971]. Nos algorithmes sont polynomiaux en temps dans la taille de leur entree la ou ceux standards sont exponentiels. Ils permettent une identification a la limite [Gold1967] de nos familles de clauses. Notre seconde contribution debute par la modelisation d’une famille de clauses dans la lignee des programmes fonctionnels [Paulson91]. Ces clauses sont une adaptation a la PLI des scripts d'edition et prennent en compte un contexte. Elles permettent la representation de transformations de documents XML. Leurs apprentissages sont possibles grâce a deux algorithmes de type A*, approche courante en PLI (HOC-Learner [Santos2009])." @default.
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