Séminaire Sésame de novembre 2023 par Lylia Abrouk de l'université de Bourgogne, en délégation à Mistea
Titre: Extraction d'informations à partir de rapports automobiles pour le peuplement d’ontologies et la prédiction de prix.
Résumé : Je présente mes recherches portant sur l'utilisation d'ontologies et de l'extraction d'informations dans le but de modéliser les dommages subis par les carrosseries automobiles. Avec l'essor croissant de la technologie dans l'industrie automobile, il devient essentiel de disposer d'une méthode normalisée et efficace pour documenter et analyser les rapports de dommages automobiles. La plupart des rapports existants demeurent non structurés, et il persiste un manque de normalisation dans la description des dommages. Afin de pallier à cette problématique, nous avons élaboré une ontologie de domaine dédiée à la modélisation des dommages automobiles (OCD) et avons conçu un système d'extraction d'informations à partir de rapports automobiles. Les informations ainsi extraites servent à enrichir l'ontologie OCD, favorisant ainsi une représentation structurée et normalisée des données relatives aux dommages, tout en contribuant à des applications telles que la prédiction de prix.
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