Qualité des graphes de connaissances à partir des tendances émergentes récentes en anglais, français et allemand avec l'exemple du COVID-19 – QualityOnt
La pandémie COVID-19 a arrêté les activités sociales et économiques aujourd'hui. Le coût total de cette pandémie est estimé à 16 billions USD en ne considérant que les États-Unis et en agrégeant la mortalité, la morbidité, les problèmes de santé mentale et les pertes économiques directes dans l'hypothèse où la pandémie se termine substantiellement à l'automne 2021. D'où la nécessité d’une analyse approfondie de l'épidémie de COVID-19 et pour préparer l'humanité à de telles situations dans le futur. Depuis le début de 2020, des centaines d'études ont été menées pour analyser, comprendre, suivre et modéliser différents aspects de la pandémie. Notre projet vise à fournir les moyens pour ce type d'analyse, en se concentrant pour la première fois sur la capture des incohérences / complémentarités entre ces études à travers (1) une vue générale de la façon dont les faits sur la pandémie évoluent à travers le temps et les langues, et (2) une évaluation de la qualité de ces faits dans des graphes de connaissances enrichis pour soutenir une analyse plus approfondie. Il s'agit d'un projet hautement collaboratif impliquant une expertise complémentaire en traitement du langage naturel, en gestion des données et qualité ainsi qu’en graphes de connaissances, afin de générer des graphes de haute qualité pour les tendances émergentes en anglais, français et allemand avec l'exemple du COVID-19. La méthodologie et les résultats de QualityOnt ont été conçus pour être suffisamment génériques pour garantir leur réutilisabilité dans d'autres situations de crises sanitaires futures.
Coordination du projet
Soror Sahri (LABORATOIRE INFORMATIQUE PARIS DESCARTES)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenaire
LIPADE LABORATOIRE INFORMATIQUE PARIS DESCARTES
IRIT Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
UzL University of Lübeck / Institute of Information Systems (IFIS)
Aide de l'ANR 246 130 euros
Début et durée du projet scientifique :
March 2022
- 36 Mois