<?xml version="1.0" standalone="yes"?>
<Paper uid="C86-1096">
  <Title>D~DUCTION AUTOMATIQUE ET SYST~MES TRANSFORMATIONNELS</Title>
  <Section position="2" start_page="0" end_page="0" type="metho">
    <SectionTitle>
54000 - NANCY FRANCE
RESUME :
</SectionTitle>
    <Paragraph position="0"> Les syst~mes transformatiounels utilisent des processus d6duetifs d'une approche diff6rente des syst~mes utilis6s en intelligence artificielle. A travers une comparaison du langage Prolog et du langage Sygmart, il est montr~ comment r~aliser dans les syst~mes transformationnels des applications utilisant des raisonnements et des bases de connaissances. I. INTRODUCTION : Le traitement algorithmique d'un texte sur-0~d~nateur suppose une approche formelle, une projection du texte dans cette approche et enfin un traitement du texte ainsi projet~. L'approche la plus courante ~ l'heure aetuelle en intelligence artificielle est celle de la d~monstration automatique dans un syst~me logique. Cette approche est proc6durale, c'est-g-dire qu'elle traite avant tout la forme pr6dicative du langage. Du point de rue formel les objets manipul~s sont r6duits ~ des 616ments simples: atomes ou assemblage d'atomes suivant des r~gles de formation de pr~dicat. L'approche d6finie dans un syst~me transformationnel est avant tout orient~e objet. Elle se caract6rise par la d~finition d'un univers de traitement et d'un processus de manipulation des objets de cet univers. Les probl~mes classiques de d~duction ou d'inf~rence se transposent naturellement dans ce type de manipulation. Ainsi l'approche structurel~e du traitement des langues naturelles apporte une vision globale : elle pcrmet une analyse et une exploitation de cette analyse.</Paragraph>
    <Paragraph position="1"> Elle peut 6galement servir d'outil ~ la formalisation de la repr6sentation des connaissances. Le but de cet article est de montrer ~ travers quelques exemples simples la transposition transformationnelle des principales fonctions d~ductives des syst~mes bases sur l'inf6rence logique. Les exemples utilis~s sont ceux d6finis dans PROLOG \[ 3 \] pour l'approche logique et sont traduits dans SYGMART ~ 2 \] pour l'approche transformationnelle.</Paragraph>
  </Section>
  <Section position="3" start_page="0" end_page="0" type="metho">
    <SectionTitle>
2. OBJET ET REPRESENTATIONS :
</SectionTitle>
    <Paragraph position="0"> Deux modes de representations sont utilis6s pour le traitement des langues. La representation pr6dicative comprend : des atomes, des variables et des pr~dicats. La representation structurelle comporte trois 616ments : structure, 6tiquette, fonction d'6tiquetage : - Une structure est un ensemble d'arborescences sur un ensemble de points.</Paragraph>
    <Paragraph position="1"> - Une ~t~que~te est un ensemble de variables affect~es de valeurs - Une fonction d'6tiquetage associe ~ chaque point une ~tiquette de l'ensemble des ~tiquettes de la structure.</Paragraph>
    <Paragraph position="2"> Une structure peut ~tre le r~sultat d'une analyse ou l'entr6e d'un processus transformationnel. La nature des objets manipu!6s se distingue donc nettement en fonction de l'approche d~finie. Les ~tiquettes dans le syst~me SYGMART par exemple, recouvrent un ensemble important de variables et les principales propri6t~s associ~es ~ un 616ment seront r6unies dans ce syst~me dans l'~tiquette associ6e cet 61~ment.</Paragraph>
    <Paragraph position="3"> L'6quival~nt dans le syst~me PROLOG n6cessite toute une structure et un ensemble de r~gles d'accgs aux valeurs correspondantes.</Paragraph>
    <Paragraph position="4"> Exemple : la phrase &amp;quot;the man eats the apple&amp;quot; a cormne structure dans l'application ~ 3 \] : sentence (noun-phrase(determiner(the), noun(man)), verb phrase(verb(eats), noun-phrase (determiner(the), noun(apple)))).</Paragraph>
    <Paragraph position="5"> La m~me structure et l'application des r~gles transpos~es donnerait dans le syst~me SYGMART beaucoup plus d'information :</Paragraph>
    <Paragraph position="7"> direct (d~terminant-neutre-singulier-the, nom-neutresingulier-apple))). null Evidemment comme il est prScis~ plus haut, la prise en compte dans PROLOG de tous ces renseignements suppose une structure beaucoup plus complexe.</Paragraph>
  </Section>
  <Section position="4" start_page="0" end_page="408" type="metho">
    <SectionTitle>
3. ALGORITHMES TRANSFORMATIONNELS ET REPRESENTATIONS.
</SectionTitle>
    <Paragraph position="0"> La nature de la representation rechereh~e influe sur l'algorithme utilis~ et la connaissance algorithmique limite les formes possibles de la representation. L'analyse effectu~e par un syst~me est donc tr~s d~pendante des choix d~termin~s pour la representation interne qui est le but de cette analyse.</Paragraph>
    <Paragraph position="1"> Les choix de cette representation interne sont eux mSme~ tr~s d~p~nd~t~ cI~ ~l~nr~hm~s d~f~nis pour l'analyse.</Paragraph>
    <Paragraph position="2"> Lranalyse darts un syst~me d~ductionnel comportera une notion de globalit~ de l'analyse. A chaque instant l'analyse recherchera un d~coupage de la phrase mise sous forme de liste. Ce dScoupage devra ~tre en accord avec les r~gles de d~duction du syst~me.</Paragraph>
    <Paragraph position="3"> Ainsi dans \[ 3 \] l'analyse est bas~e sur le pr~dicat &amp;quot;append&amp;quot; de fusion de liste : append (X,Y,Z) est vrai si Zest la liste fusion des listes X et Yet l'analyse de la phrase s'~crit : sentence(X): -apRend(Y,Z,X),noun=phrase(Y),verbphrase(Z). Soit\[ The man eats the apple \] + \[\[the</Paragraph>
    <Paragraph position="5"> Dans cette approche une analyse partielle ne peut aboutir car chaque pr~dicat associ~ ~ append dolt ~tre v~rifi~. Le r~sultat de cette analyse est ~galement tr~s sp~cifique et constitue une arborescence binaire simplement ~tiquet~e.</Paragraph>
    <Paragraph position="6"> Dans un syst~me transformationnel l'approche est locale par opposition ~ l'approche globale pr~c~dente. Les transformations seront toutes locales et il est n~cessaire de pr~voir un test de r~alisation si une analyse est exig~e. La r~gle PROLOG de construction de la structure d'une phrase est \[ 3 \] :</Paragraph>
    <Paragraph position="8"> phrase,verb-phrase)).</Paragraph>
    <Paragraph position="9"> Le r6sultat est alors identique. L'analyse s'effectue ici de bas en haut : reconnaissance des ~l~ments simples, puis des groupes et enfin de la phrase. Dans le cas oN la phrase d'entr6e ne serait pas correete l'analyse donnerait un r6sultat contrairement &amp; la grammaire PROLOG.</Paragraph>
    <Paragraph position="10"> Si par exemp\]e la reconnaissance de &amp;quot;eats&amp;quot; est d6fectueuse nous aurons le r6sultat : O(noun-phrase(d~terminer(the),noun(man)),X,noun phrase (d6te~miner(the),noun(apple))).</Paragraph>
    <Paragraph position="11"> Pour une ~quivalence stricte des deux grammaires il est doric n6cessaire dans la gran~aire transformationnelle d'ajouter un test de satisfaction. Ce text pour l'exemple precedent eat d~fini par la pr6sence du schema su~vant darts le r6sultat : O(~,sentence,~).</Paragraph>
    <Paragraph position="12"> ou de la dgfinition de la r~gle O(~,sentence, ~) ~ sentence.</Paragraph>
  </Section>
  <Section position="5" start_page="408" end_page="409" type="metho">
    <SectionTitle>
4. ALGORITHMES TRANSFORMATIONNELS ET BASES DE
</SectionTitle>
    <Paragraph position="0"> Darts les syst~mes d'intelligence artiflcielIe l'u~ilisation des connaissances est essentielle.</Paragraph>
    <Paragraph position="1"> L'ensemble des connaissances est utilis~ pour d6duire de nouvelles connaiasances ou de nouvelles propri6t6s.</Paragraph>
    <Paragraph position="2"> Cette d6duct~on simule une d~duction logique et il n'y a pas de difference fondamentale entre la d6duction et le traitement transformationnel. Ainsi une r~gle transformationnelle A -~ B siguifie que l'on peut d~duire l'6tat B ~ partir de l'~tat A. La transposition d'un exemple PROLON \[ 3 \] apporte une illustration de ce probl~me : Soit la base de fait : parent(marie,jean,yvette).</Paragraph>
    <Paragraph position="3"> parent(claude,jean,yvette).</Paragraph>
    <Paragraph position="4"> femme(marie).</Paragraph>
    <Paragraph position="5"> homme(claude).</Paragraph>
    <Paragraph position="6"> et soit la r~gle :  r~gle de consultation de la base de connaissance. Y est obtenu par consultation de cette base. La base de connaissance est ici un dictionnaire d'~tiquettes. Plusieurs choix sont bien s~r possibles. D6finissons-en un associant ~ chaque entr6e quatre variables : nom,p~re,m~re,sexe. L'entr~e ainsi d~finie comportera ~ventuellement des renseignements suppl6mentaires. La base sera alors la suivante : marie,F,jean,yvette :marie,F,jean,yvette,ne le ..., ...~...</Paragraph>
    <Paragraph position="7"> claude,M,jean,yvette:claude,M,jean,yvette,ne le ..., La consultation de la base s'effectue suivant la clef nom ou la clef complexe sexe,p~re,m~re. Ainsi la premiAre r~gle trouvera la premiere ligne et la denxi&amp;me r~gle la deuxi&amp;me ligne. A chaque consultation les renseignements associ6s sont complexes et compos6s de toutes lea variables associ~es ~ l'entr6e. Darts le cas de cet exemple l~s rSgles n'ont pas ~ effectuer n~cessairement une transformation puisque darts ce cas la consultation permet &amp; elle seule de d~finir cette d6duction. Les deux rggles sont donc les suivantes : X '~&gt;X avee comme condition : la variable &amp;quot;pred&amp;quot; dolt 6tre 6gale ~ &amp;quot;soeur&amp;quot; et la consulta ~tion du dictionnaire doit d6finir un r6sultat. L'Stiquette associ~e ~ X sera modifi&amp;e, la variable &amp;quot;pred&amp;quot; prendra la valeur &amp;quot;lille&amp;quot; la variable &amp;quot;sexe&amp;quot; prendra la valeur &amp;quot;F&amp;quot; et les variables &amp;quot;p~re&amp;quot; et &amp;quot;m~re&amp;quot; seront affect6es des valeurs lues dans le dictionnaire avec comme c16 : &amp;quot;nora&amp;quot;.</Paragraph>
    <Paragraph position="8"> X )X avec comme condition : la variable &amp;quot;pred&amp;quot; dolt ~tre 6gale ~ &amp;quot;f~lle&amp;quot; et la consultation du dictionnaire doit d6finir un r6sultat. null L'dtiquette associ6e g X sera modifi6e, la variable &amp;quot;nom&amp;quot; prendra la valeur lue dans le dictionnaire avec comme (:I.6 : sexe, p~re, re&amp;re. II y a une opposition entre complexit6 d'une c16 et nombre de transformations test ~ r6aliser. Ainsi avec une c16 simple de la forme : nom : p~re,m&amp;re,ne le, etc...</Paragraph>
    <Paragraph position="9"> la discrimination sur le choix de l'entr&amp;e s'effectuera une fois la substitution, c'est-~-dire la r~gle effectude. Alors qn'avec la cld complexe d6finie pr6c&amp;demment le choix sera quasiment d~terministe.</Paragraph>
    <Paragraph position="10"> La consultation du dictionnaire dans un syst&amp;me transformationnel transpose la substitution. A une arborescence quelconque une r~gle associe une valeur d'6tiquette complexe. Cette 6tiquette permet elle-m~me de d6finir une entr6e dans un dictionnaire. L'entr~e ainsi d~finie d~termine compl~tement la transformation qui devieat d6pendante de la base de connais sance.</Paragraph>
    <Paragraph position="11"> Un syst~me transformationnel est avant tout d6terministe. Le cas de l'essai sur plusieurs solutions doit gtre d6fini par la grammaire elle~n6me. Plusieurs maitrises sont possibles et d6pendent bien sonvent du cas consid6r6. Prenons \]'exemple le plns simple et le plus g&amp;n6ral qui d~finit l'6num6ratiou des choix sans consid&amp;ration particuli~re. Soit la variable n d~finissant \]e num6ro de choix (cette variable arithm6tique est mise ~ jour &amp; la construction du dictionnaire ou N sa modification). Ii suffit alors d'ajouter une r~gle de choix anx deux r~g\]es</Paragraph>
    <Paragraph position="13"> Les r~gles sont ordom~6es donc apr~s \]'application de R2 \]a rAgle R3 est applicable et va permettre la consultation dn dictionnaire avec le choix suivant.</Paragraph>
    <Paragraph position="14"> Bien s~r le contrSle et l'exploitation de ces diff6- null rents choix appartient ~ventuellement ~ d'autres r~gles. A l'inve~se d'une recherche oombinatoire qu'il faut maltriser par des fonctions sP~cifiques (exemple de &amp;quot;cut&amp;quot; en PROLOG) l'approche transformationnelle eat d~terministe et lea probl~mes de choix @ventuels doivent ~tre explicitement d~crits et eontrDl~s.</Paragraph>
  </Section>
  <Section position="6" start_page="409" end_page="410" type="metho">
    <SectionTitle>
5. ALGORITHMES TRANSFORMATIONNELS ET OBJET MANIPULES.
</SectionTitle>
    <Paragraph position="0"> Un syst~me de remplacement op~re par transformation locale d'un objet. Contrairement ~ un systgme d~ductif qui impose une forme d'objet dana lea syst~mes de remplacement, peuvent ~tre construits sur des classes d'objets tr~s divers. II suffit pour un tel syst~me de d~finir deux ~l~ments : l'univers des objets et lea op~rateurs de transformations. Ainsi lea d~ductions op~reront sur des objets non triviaux et seront d~j~ d'une comp,~exit~ bien supSrieure la d~duction predicative. Comme exemple ~ ce mode de manipulation consid~rons la transformation &amp;quot;maplist&amp;quot; dSfinie dana \[ 3 \]. Cette transformation ne s'effectue que par lecture compl~te de la phrase et eat d~finie par lea r~gles suivantes : change(you, i).</Paragraph>
    <Paragraph position="1"> change(are, ~am,not~.</Paragraph>
    <Paragraph position="2"> change(X,X).</Paragraph>
    <Paragraph position="3">  maplist(), ~\], \[ \]).</Paragraph>
    <Paragraph position="4"> maplist(P, \[XI'L \] , ~YIM~) :-Q =.. ~P,X, YJ call Q, maplist(P,L,M).</Paragraph>
    <Paragraph position="5"> et maplist(change,\[your,are,a,computerJ,Z). determine Z = ~ i,\[am,not\],a,computer I&amp;quot; La d~finition transfErmationnelle de cette  phrase eat immoderate : PH(GN(yon),GV(are)) ~ PH(GN(i),GV(GVN(are,not))). Cette r~gle transforme route phrase contenant &amp;quot;... your are ...&amp;quot; en une phrase de la forme &amp;quot;..~ i am not ...&amp;quot;.</Paragraph>
    <Paragraph position="6"> En fsit l'approch~ transformationnelle sera plus complexe sur le traitement des 6tiquettes et sera ~crite de faqon ~ d6finir une r~ponse n~gative quelque soit le verbe utilis~ :</Paragraph>
    <Paragraph position="8"> &amp;quot;),GV(VB-n~g)).</Paragraph>
    <Paragraph position="9"> avec comme ~quivalent : 2~me personne / l~re personne I am a computer * i am not a computer.</Paragraph>
    <Paragraph position="10"> we are a computer / we are not a computer.</Paragraph>
    <Paragraph position="11"> your are a computer + i am not a computer.</Paragraph>
    <Paragraph position="12"> mais aussi : you like a computer / i do not like a computer. car la forme n~gative du verbe eat trait6e au moment de la g6n~ration de la phrase.</Paragraph>
    <Paragraph position="13"> La structure manipul~edans un syst~me transformatiEntel eat souvent plus complexe et n'a pas d'~quivalent simple dana un syst~me d~ductif. En effet dana un syst~me d6ductif cheque renseignement compl6mentaire associ~ ~ un 616ment (mot du texte par exemple) doit ~tre d~fini par une variable ou un atome. Cette contrainte implique un double rSle h la structure trait~e : un r5le semantique impliquant lea relations entre lea diff6rents 61~ments du texte et un rSle opSratoire n6cessalre pour la manipulation des renseignements associ6s. En d6finissant des transformations d'objets complexes lea syst~mes transformationnels utilisent seulement la premiere relation, ce qui ~limine lea r~gles op~ratoires. Dana le syst~me SYGMART lea objets manipul~s sont plus complexes que des structures simples comme des listes ou des  arborescences et n'ont pas d'~quivalent naturels dana les syst~mes d~ductifs.</Paragraph>
  </Section>
  <Section position="7" start_page="410" end_page="410" type="metho">
    <SectionTitle>
6. SYSTEMES TRANSFORMATIONNELS ET ALGORITNMES.
</SectionTitle>
    <Paragraph position="0"> L'expression d'un algorithme dana un syst~me transformationnel suppose une d~finition pr~alable de la representation des ~l~ments trait~s par cet algorithme. Le probl~me classique du tri par exemple s'exprime tr~s simplement de fagot transformationhelle mais on doit d~finir ce que l'on appelle objet tri~. Dana une representation arboreseence on peut d~finir un objet tri~ un~ arborescence ordonn~e dont tous lea descendants d'un point sont tri~s.</Paragraph>
    <Paragraph position="1"> C'est-~-dire que si lea points Aet B d~pendent tous lea deux de la racine et si A precede B dana l'ordre des descendants alors on a f(A) &lt; f(B) (f ~tant la fonetion d'~tiquetage des points). Dana cette convention l'algorithme classique du &amp;quot;bubble</Paragraph>
    <Paragraph position="3"> Lea diff~rentes transformations simuleront lea permutations associ~es ~ ce tri.</Paragraph>
    <Paragraph position="4"> Un autre exemple acad~mique eat celui des &amp;quot;tours de Hanoi&amp;quot;. II eat udcessaire au pr~alable de d~finir le but de cet algorithme. Le plus simple eat la recherche de la structure d~finissant tous lea mouvements. La lecture canonique de cette structure donnera le r~sultat.</Paragraph>
    <Paragraph position="5"> La forme g~n~rale de cette structure eat la suivante : O(X,M(Y,Z),T) ou X et T sont lea racines des structures d~finissant des mouvements et M(Y,Z) d~finit un mouvement de Y vers Z. Une ~tiquette eat associ~e g chaque point et comtient soit le tom d'une tour, soit le hombre de disque concernS.</Paragraph>
    <Paragraph position="6"> L'algorithme s'exprime alors en une r~gle :</Paragraph>
    <Paragraph position="8"> Un syst~me transformationnel suppose deux fonctions externes. La premiere permet de projeter lea ~l~ments ~ traiter dana lea objets manipul@s par le syst~me et la seconde d~finit l'op~ration inverse.</Paragraph>
    <Paragraph position="9"> Ainsi dana Ie cas des tours de Hanoi la premiere fonction projetera un hombre sur une structure ayant quatre ~l~ments : 0(ij,K) Le hombre initial sere affect~ ~ la variable n de l'~tiquette associ~e ~ 0 ; et lea toms des tours I,J,K seront affect~s aux 8tiquettes associ~es aux points I,J,K. Sur ces ~tiquettes la variable n sera bien s@r tulle. La fonction de visualisation imprimere le tom des tours sur lea points qui out un tom et le symbole &amp;quot;/&amp;quot; par exemple sur lea points M. En g~n~ral ces fonctions sont plus complexes et d~pendent de l'application trait~e. Dana le syst~me SYGMART ces fonctions sont associ~es ~ un traitement morphologique (analyse ou synth~se morphologique) de fagot ~ travailler sur des textes en langues naturelies. null</Paragraph>
  </Section>
class="xml-element"></Paper>