Texte Complet - CRRM Ã

UNE APPROCHE POUR LA MODELISATION DE LA SEMANTIQUE
DANS LES SYSTEMES D’INFORMATION ELABOREE
Philippe Aniorté
Institut Universitaire de Technologie de Bayonne - Département Informatique
Place Paul Bert - 64100 Bayonne - France
Tél : +33 5 59 46 32 15 - Fax : +33 5 59 46 32 29
Philippe.Aniorte@iutbay.univ-pau.fr
Mots clés :
Arbre de domaine, Base de données, Graphe conceptuel, Lien sémantique, Terminologie
1 Introduction
De plus en plus les Systèmes d’Information intègrent des informations « élaborées » et
sémantiquement riches. Les applications comme celles se situant dans le champ de la bibliométrie
qui analysent et traitent ces informations relèvent moins de l’Informatique que des Sciences de
l’Information. Elles se situent au carrefour de disciplines très différentes, entre autres
l’Informatique et la Linguistique.
Nos travaux s’intéressent à l’intégration de ces deux disciplines et plus précisément aux
bases de données terminologiques. La nécessité de telles bases a été clairement mise en évidence
dans tous les domaines mettant en oeuvre une analyse linguistique, par exemple ceux utilisant le
langage naturel. L’objectif et l’originalité de nos travaux consistent à s’intéresser spécifiquement
à la conception de telles bases devant modéliser le système conceptuel du domaine.
En effet, en matière de bases de données terminologiques, la majorité des propositions
(au demeurant peu nombreuses) repose sur une approche « base de données » ou une approche
« terminologique », ces deux approches n’étant malheureusement pas intégrées. Nous en avons
nous-même fait l’expérience en privilégiant l’aspect « base de données » et l’approche que cela
induit habituellement, pour aboutir à des résultats modérément satisfaisants [ARNA94],

[FRAN94], [DEME95]. A l’inverse on trouve des approches axées sur les aspects
« sémantiques », plus d’ailleurs que sur les aspects purement terminologiques, qui ne s’appuient
pas sur les bases de données. Il est vrai que la plupart du temps, le problème considéré n’est pas
essentiel dans le sens où il ne constitue pas l’objectif principal des recherches.
L’approche que nous proposons repose sur l’utilisation d’une méthode que nous avons
définie. Cette méthode est basée sur la théorie des graphes conceptuels développée par J.F.
SOWA [SOWA84] qui propose un modèle sémantique pour la représentation des connaissances.
Cette théorie est utilisée dans de nombreux domaines de recherche basés sur le traitement du
langage naturel [AZEM93] [KABB93] [CHEV92] [ARRO91] [NOGI91] ... Elle a également été
adaptée pour la Recherche d’Information en langage naturel dans le cadre de l’approche dite
linguistique [PUGE94].
L’article est organisé comme suit. Dans un premier temps nous présentons
succinctement la terminologie en insistant sur la démarche du terminologue. Puis nous présentons
les éléments essentiels de la théorie des graphes conceptuels. Enfin nous exposons notre méthode
en montrant qu’elle s’inscrit naturellement dans la démarche du terminologue et permet de
modéliser le système conceptuel du domaine.
2 La terminologie
2.1 Introduction
La terminologie est une discipline théorique et pratique. Elle consiste à inventorier les
termes d’un domaine. Ces termes forment un ensemble cohérent reflétant le système conceptuel
de ce domaine. Il constitue le vocabulaire employé par les spécialistes. En ce sens, il représente
une langue de spécialité, par opposition à la langue générale.
Chaque terme est défini, décrit : des informations sur le sens, l’usage et le
fonctionnement du terme sont récoltées. Ses relations avec d’autres termes du domaine sont
établies afin de constituer un arbre de domaine [DEBE91].
Cette rapide introduction à l’activité terminologique repose sur des notions qu’il

convient de préciser.
Le terme
Le terme se définit comme une unité signifiante constitué d’un mot (terme simple ou
uniterme) ou de plusieurs mots (terme complexe ou polyterme). Il désigne un concept déterminé
de façon univoque à l’intérieur d’un domaine.
Le mot est une unité de langue pourvue de sens et constituée par un certain nombre de
lettres [ARNA94].
Le concept
Le concept a été présenté dans [LYON78] comme toute idée, toute pensée ou toute
construction mentale au moyen de laquelle l’esprit appréhende les choses ou parvient à les
reconnaître. On peut aussi le définir comme une unité de pensée constituée d’un ensemble de
caractères attribués à un objet ou à une classe d’objets. C’est une représentation d’un aspect de la
réalité isolé par l’esprit qui peut s’exprimer par des termes dans plusieurs langues.
Notons que le concept est une entité controversée qui peut également se concevoir hors
langages et qui est dans ce cas purement mentale.
Le domaine
Le domaine peut être une activité, une problématique, une discipline dans laquelle une
langue dite de spécialité, par opposition à la langue générale, existe et est utilisée par les experts
du domaine [BONJ94].
Les liens entre termes, concepts et domaine peuvent s’exprimer comme suit : un terme
désigne un concept, il est défini par une définition dans le domaine étudié (ou champ
d’application).
Le rôle de la définition est très important en terminologie. Une définition de concept
doit permettre de le distinguer de tout autre. Les définitions sont classificatoires, hiérarchisantes,
structurantes... Ce sont des textes en langue naturelle.
2.2 La fiche terminologique

Le principal outil de travail du terminologue est la fiche terminologique appelée aussi
parfois dossier terminologique. Elle contient l’ensemble des informations relatives à une entité
terminologique c’est-à-dire au terme et au concept que celui-ci désigne [FRAN94]. Des
informations propres aux conditions de rédaction de la fiche (mention des sources, degré de
fiabilité, etc...) peuvent également y être consignées [BONJ94]. Nous n’en tiendrons pas compte
par la suite.
L’utilisation de l’informatique a donné naissance au néologisme « terminotique »
(contraction de terminologie et informatique) qui désigne l’ensemble des situations dans
lesquelles l’informatique intervient comme support à des activités terminologiques. De ce fait
l’usage de fiches « papier » est devenu quelque peu désuet. Néanmoins, la notion de fiche est
restée.
Outre le terme (dans ce contexte on parle également de forme graphique) et sa
définition, une fiche terminologique consigne des informations de type terminologique,
linguistique... On peut citer, sans que cette liste soit exhaustive :
- l’origine du terme (nom latin ...),
- la racine, groupe de lettres rappelant le mot ayant donné naissance au terme,
- l’acronyme ou sigle,
- la phonétique,
- la flexion, fonction grammaticale du terme (verbe...),
- la connotation, usage du terme (familier...),
- les homonymes,
- les homophones, termes se prononçant de la même façon mais ayant un sens
différent,
- une note, remarques particulières concernant le terme...
Notons que la fiche terminologique d’un terme peut ne pas contenir toutes les
informations énumérées ci-dessus, par exemple absence de l’acronyme...
2.3 L’arbre de domaine
L’arbre de domaine matérialise les liens de type générique (hyperonyme) / spécifique
(hyponyme) existant entre concepts. Il est établi au fur et à mesure de la découverte de nouveaux

concepts et/ou à la lecture de leurs définitions. Il sert également à délimiter un domaine en
énumérant l’ensemble de ses concepts.
Chaque concept a une position dans la hiérarchie des concepts matérialisée par l’arbre
de domaine. Chaque concept est associé à un concept plus général ou concept générique de
manière à former un arbre conceptuel du domaine.
L’hyperonymie
Tout concept, à l’exception de celui se trouvant au sommet de l’arborescence, possède
un hyperonyme ou générique. La succession des hyperonymes construit le parcours ascendant de
l’arborescence des concepts. L’hyperonyme ou le générique définit le cadre dans lequel entre le
concept considéré.
L’hyperonymie peut se traduire comme suit : un terme Y est hyperonyme d’un terme X,
si l’on peut dire « un X est un Y » en formulant une relation d’inclusion entre les classes
désignées par ces termes.
L’hyponymie
Tout concept, à l’exception de celui situé au point le plus bas de l’arborescence,
possède un hyponyme ou spécifique. La succession des hyponymes construit le parcours
descendant de l’arborescence des concepts.
L’hyponymie peut se traduire comme suit : un terme X est hyponyme d’un terme Y, si
l’on peut dire « un X est un Y » en formulant une relation d’inclusion entre les classes désignées
par ces termes.
2.4 Liens sémantiques entre concepts
Mis à part les liens de type générique/spécifique (cf. 2.3) un concept peut être
sémantiquement lié à d’autres concepts par des relations de synonymie, d’antonymie ou par des
liaisons associatives.
La synonymie
Sont dits synonymes deux termes dont les valeurs sont rigoureusement identiques. Ils
sont en tous points substituables.

Les synonymes sont habituellement définis comme des copies de formes différentes
mais de même sens. En fait, on ne rencontre jamais de synonymes parfaits même si les sens sont
quasiment identiques.
Notons que dans le domaine de la recherche documentaire, la notion de synonymie
donne lieu à plusieurs nuances :
- synonymie « réelle »,
- équivalence entre variantes orthographiques,
- équivalence entre abréviation et forme développée,
- équivalence entre sigle et forme développée,
- quasi-synonymie ou synonymie contextuelle,
- équivalence inter-linguistique.
L’antonymie
Tout terme a, en principe, sa face inverse ou antonyme. Deux termes sont antonymes si
l’un est la négation de l’autre, c’est à dire s’il possède les mêmes traits, mais avec un signe
inverse. On parle aussi de contraires. C’est une opposition au terme de synonymie car il permet
de coupler des termes différents.
On peut distinguer :
- les antonymes polaires (mari/femme),
- les antonymes scalaires (grand/petit),
- les antonymes contradictoires (célibataire/marié),
- les antonymes contraires (monter/descendre),
- les antonymes réciproques (acheter/vendre).
Les liaisons associatives
Un terme X est lié à un terme Y par une liaison de ce type si par exemple pour
compléter la définition de X, on peut se référer au terme Y. On peut, comme pour les relations
sémantiques précédentes, imaginer dans ce cadre plusieurs variantes.
2.5 Exemple
Extrait de l’arbre de domaine

Component of a computer system
ALU CU main store peripheral
input peripheral output peripheral storage device
keypad touchpad cursor control drawing magnetic tape disk videodisk
device
device
mouse tracker ball joystick light graphics single-sided double-sided
pen tablet disk disk
printer VDU screen plotter
impact printer
non impact printer
daisy wheel printer
ink-jet printer thermal printer laser printer
Les synonymes ne sont pas représentés pour ne pas alourdir l’arbre.
Le domaine choisi pour illustrer les résultats produits par le terminologue est celui des
éléments d’un système informatique. La langue utilisée est l’anglais. Plus qu’un simple exemple,
ce cadre fait partie du champ d’expérimentation de nos travaux.
La présentation n’est pas complète. Nous l’avons limitée aux seuls aspects nécessaires
pour expliquer notre contribution : extrait de l’arbre de domaine (page précédente) et liens de
synonymie (ci-dessous).
Liens de synonymie entre concepts
. synonymes de main store
- main memory

- primary store
- internal memory
- immediate access storage
. synonymes de peripheral
- peripheral device
- peripheral unit
. synonymes de storage device
- secondary store
-external memory
-auxiliary storage
. synonymes de cursor control device
- point and shoot device
3 La théorie des graphes conceptuels
La théorie des graphes conceptuels, développée par J.F. SOWA [SOWA84], trouve ses
fondements en linguistique, en psychologie et en philosophie. Son intérêt réside dans sa capacité à
modéliser la sémantique du domaine d’application. J.F. SOWA propose même que sa théorie soit
considérée comme un langage universel de représentation des connaissances pour tout système
intelligent [SOWA92]. La théorie est bâtie autour de la notion de concept que nous avons
détaillée dans le chapitre précédent.
3.1 Les concepts
Un concept, dans un graphe conceptuel, a un label de type, ou plus simplement un type,
et un référent. Les concepts obéissent à la notation suivante :
[ : ]
La hiérarchie des types de concept

La hiérarchie des types de concept permet de généraliser, ou au contraire de spécialiser.
Les types de concept sont ordonnés selon leur « degré de généralité » par une relation notée
«

« boîtes ».
Les noeuds relations conceptuelles sont représentés par des ellipses ou entre
parenthèses, avec un et un seul arc entrant, et un et un seul arc sortant. Un arc entrant relie un
concept à une relation conceptuelle, et un arc sortant relie une relation conceptuelle à un concept:
[CONCEPT] -> (RELATION CONCEPTUELLE) -> [CONCEPT]
Une relation conceptuelle se lit toujours dans le sens des flèches.
Un graphe conceptuel est orienté, fini, connexe et biparti. Formellement il se définit
comme suit :
GC = (N,A)
un graphe conceptuel est constitué de noeuds et d’arcs
N = (C,R)
les noeuds sont partitionnés en deux ensembles : C et R
C={c1...cn} ensemble des noeuds concepts
R={r1...rm} ensemble des noeuds relations conceptuelles
A = (AE,AS) les arcs sont partitionnés en deux ensembles : AE et AS
AE={e1...em} où ei = avec 1

L’opération de simplification d’un graphe conceptuel consiste, si deux relations
conceptuelles sont dupliquées, c’est-à-dire si deux relations conceptuelles identiques relient deux
mêmes concepts (suite par exemple à une opération de jointure), à supprimer l’une d’elles ainsi
que les arcs reliés à celle-ci.
J.F. SOWA a également défini d’autres opérations telles que la projection et l’opération
de jointure maximale qui ne sont pas décrites ici.
Le lecteur intéressé par les définitions formelles de toutes ces opérations pourra se
référer à la bibliographie, notre objectif n’étant pas de présenter le modèle de J.F. SOWA mais
simplement de le « situer » dans le cadre de nos travaux.
4 La modélisation du système conceptuel du domaine
La construction d’une base de données terminologique, ou d’une base de concepts
(terme employé dans [BONJ94]), nécessite la réunion de compétences multiples :
- en base de données et modèles de données,
- en terminologie,
mais cela suppose également
- une connaissance approfondie du domaine (au sens terminologique).
C’est donc une démarche multi-disciplinaire qui, pour aboutir, doit également être interdisciplinaire.
Les différentes expériences que nous avons menées parallèlement [ARNA94],
[FRAN94] et successivement [DEME95] se sont avérées modérément satisfaisantes. Mettant en
oeuvre, lors de la modélisation, des démarches « bases de données » classiques reposant sur les
modèles Entité/Association, Entité/Association Etendu ou Objet, elles ne sont pas parvenues à
intégrer de façon satisfaisante les usages des différentes disciplines.
Dans ce contexte, notre contribution consiste à proposer une approche basée sur
l’utilisation des graphes conceptuels. Trouvant une partie de ses fondements dans la linguistique,

la théorie des graphes conceptuels s’inscrit naturellement dans la démarche du terminologue et
facilite la modélisation du système conceptuel du domaine.
4.1 Principe
Le travail du terminologue (cf. 2) consiste à :
- établir pour chaque terme une fiche terminologique (rappelons que chaque terme
désigne un concept),
- établir l’arbre de domaine qui matérialise les liens de type générique/spécifique
existant entre concepts,
- établir des liens sémantiques entre concepts (synonymie, antonymie, liaisons
associatives).
L’établissement des fiches terminologiques est une opération « classique » qui consiste
à regrouper pour chaque terme l’ensemble des informations qui lui sont associées. Le modèle des
graphes conceptuels n’intervient pas à ce niveau. Notons simplement que la définition du terme
est un texte et que l’on peut avoir comme information des listes (d’homonymes par exemple).
Ceci aura nécessairement un impact sur le stockage de l’information...
Le modèle des graphes conceptuels intervient par contre lors de l’établissement de
l’arbre de domaine et lors de l’établissement des liens sémantiques entre concepts.
Etablissement de l’arbre de domaine
L’arbre de domaine du terminologue est identique, à quelques détails près, à la
hiérarchie des types de concept du modèle de J.F. SOWA.
Concernant les noeuds, cette affirmation repose sur le constat que les notions de
concept (en terminologie) et de type de concept (dans la théorie des graphes conceptuels) sont
identiques.
Quant aux arcs, les liens de type générique/spécifique (en terminologie) sont les mêmes
que ceux de type général/spécialisé (dans la théorie des graphes conceptuels).
Il est nécessaire néanmoins de transformer l’arbre de domaine produit par le
terminologue en treillis de types de concept pour se ramener à la théorie des graphes conceptuels.
Pour ce faire il convient :
- d’ajouter les types de concept UNIV et ABSURD.

- d’ajouter les liens unissant ces deux concepts aux autres.
Notre première contribution consiste à proposer une opération permettant de réaliser
automatiquement cette transformation. Cette opération peut se formaliser ainsi :
Soit un arbre de domaine AD
AD = (C,A)
C={c1...cn}
A={a1...am}
un arbre de domaine est constitué de sommets (concepts) et d’arcs
ensemble des concepts du domaine
où ai= avec 1

- des arcs entrants,
- des arcs sortants.
D’autre part, à un concept est associé un type (qui apparaît dans le treillis des types de
concepts), et un référent qui peut être une astérisque (concept générique) ou un marqueur
individuel (concept individuel).
Notons que pour le terminologue, concept est à prendre systématiquement au sens
générique. De ce fait nous assimilons la notion de concept et de type de concept, comme le fait
d’ailleurs la notation dans la théorie des graphes conceptuels (cf. 3.1).
Par conséquent, le contexte que nous mettons à la disposition du terminologue pour
modéliser les liens sémantiques entre concepts est défini comme suit :
- le treillis des types de concept TC obtenu précédemment à partir de l’arbre de
domaine
- un ensemble de relations conceptuelles R sur lequel nous reviendrons.
Ce contexte se caractérise donc par l’absence de marqueur individuel et de relation de
conformité associant types de concept et marqueurs individuels.
Le principe de modélisation des liens sémantiques entre concepts peut dès lors
s’énoncer comme suit :
Deux concepts C1 et C2 appartenant au treillis TC et liés sémantiquement sont associés
par une relation conceptuelle RC de l’ensemble R via des arcs entrant et sortant de la manière
suivante :
[C1] -> (RC) -> [C2]
L’application de ce principe par le terminologue engendre la création de graphes
conceptuels.
Concernant l’ensemble R des relations conceptuelles, nous proposons naturellement d’y
mettre, dans un premier temps, les relations sémantiques « classiques » utilisées en terminologie
(synonymie, antonymie, liaison associative).
4.2 Exemple
Etablissement de l’arbre de domaine

Le treillis de types de concept obtenu automatiquement à partir de l’arbre de domaine
produit par le terminologue en 2.5 est le suivant :
UNIV
Component of a computer system
ALU* CU* main store* peripheral
input peripheral output peripheral storage device
keypad* touchpad* cursor control drawing magnetic tape* disk videodisk*
device
device
mouse* tracker ball* joystick* light graphics single-sided double-sided
pen* tablet* disk* disk
printer VDU screen* plotter

impact printer non impact printer
daisy wheel printer
ink-jet printer thermal printer laser printer
ABSURD
* tous les types de concept marqués par une étoile sont reliés au type de concept ABSURD mais
ces liens n’ont pas été représentés pour ne pas alourdir le schéma. Les synonymes ne sont pas non
plus représentés.
La construction de l’arbre de domaine est incrémentale, elle s’effectue au fur et à
mesure de la découverte de nouveaux concepts et/ou à la lecture de leurs définitions (cf. 2.3).
Pour ce faire, nous mettons à disposition du terminologue un éditeur de graphe doté
des fonctionnalités classiques (chargement, sauvegarde, édition ...) et de l’opération de
transformation en treillis de types de concept à mettre en oeuvre lorsque la construction de l’arbre
de domaine est achevée.
Etablissement des liens sémantiques entre concepts
Le treillis des types de concept obtenu précédemment et l’ensemble des relations
conceptuelles R défini en 4.1 constituent le contexte dans lequel le terminologue va modéliser les
liens sémantiques entre concepts.
La création des graphes conceptuels se fait à l’aide de l’éditeur de graphe. Le
terminologue peut à tout moment consulter :
- le treillis des types de concept
- l’ensemble des relations conceptuelles.
En permanence, des contrôles sont effectués, par exemple pour vérifier l’existence des
concepts (dans le treillis) ou des relations conceptuelles utilisés pour construire les graphes.
Dans ce contexte le terminologue peut être amené à construire successivement, à des
périodes plus ou moins éloignées dans le temps, les graphes conceptuels suivants :

GC1 : main memory synonyme primary store
GC2 : primary store synonyme internal memory
GC3 : main memory synonyme primary synonyme immediate
store
access storage
Il peut s’avérer intéressant pour le terminologue de « relier » ces différents graphes.
Pour ce faire, nous proposons d’utiliser les opérations définies sur les graphes conceptuels (cf.
3.2) et de les rendre utilisables à partir de l’éditeur de graphe. Nous illustrons cela à l’aide des
exemples qui suivent :
La jointure de GC1 et GC2 sur le concept primary store permet d’obtenir GC12 :
main memory synonyme primary store synonyme internal store
La jointure de GC12 et GC3 sur les concepts main memory et primary store permet
d’obtenir GC123 :
synonyme synonyme internal store
main memory
primary store
synonyme synonyme immediate access storage
La simplification de GC123 permet d’obtenir GC123S :
main memory synonyme primary store
synonyme
synonyme
internal store
immediate access
storage
Le dispositif présenté et illustré par la relation de synonymie permet d’établir les liens
sémantiques entre concepts. Ajoutés à l’arbre de domaine ils contribuent à la modélisation du

système conceptuel du domaine.
5 Conclusion
Les axes de recherche pouvant bénéficier de l’utilisation de bases de données
terminologiques sont dès à présent relativement nombreux. L’intérêt de telles bases a déjà été mis
en évidence dans les Systèmes Intelligents de Recherche d’Information [PUGE94],
particulièrement lors de l’analyse des requêtes de l’utilisateur. Il en est de même pour la
Conception des Systèmes d’Information [BONJ94], plus précisément dans le cadre de
l’intégration de schémas « hétérogènes »...
Alors que, dans la plupart des cas, le sujet n’a été qu’ébauché, on entrevoit déjà
d’autres champs d’application dans le domaine des interfaces, de l’apprentissage... Enfin, en
terminologie, on envisage la constitution de dictionnaires électroniques notionnellement
structurés.
Nos travaux sont originaux dans le sens où ils s’intéressent spécifiquement aux bases de
données terminologiques. Effectués au sein d’une équipe réunissant des compétences en bases de
données et en terminologie, ils ont pour objectif d’apporter une contribution dans les domaines
informatiques de plus en plus nombreux s’appuyant sur la terminologie.
Dans cet article nous proposons une approche pour la conception de bases de données
terminologiques. Elle se démarque des deux catégories d’approches « traditionnelles » qui ne
permettent pas toujours d’obtenir des résultats satisfaisants. Basée sur la théorie des graphes
conceptuels qui propose un modèle sémantique pour la représentation des connaissances éprouvé
dans d’autres domaines de recherche, la méthode que nous avons définie s’inscrit naturellement
dans la démarche du terminologue et permet de modéliser le système conceptuel du domaine.
La première étape de la méthode concerne l’établissement de l’arbre de domaine qui
matérialise les liens de type générique/spécifique existant entre concepts. Nous proposons au
terminologue un environnement graphique permettant la construction incrémentale de l’arbre de
domaine. D’autre part nous avons défini et formalisé l’opération de transformation de cet arbre en
treillis de types de concept. Cette opération disponible dans l’environnement graphique est mise

en oeuvre lorsque la construction de l’arbre de domaine est achevée.
La deuxième étape consiste à établir les liens sémantiques entre concepts. Nous avons
défini un contexte adapté au problème considéré. Grâce à ce contexte, à l’environnement
graphique et aux opérations définies sur les graphes conceptuels, il est possible de construire des
graphes modélisant les liens sémantiques entre concepts.
Pour le moment, l’ensemble des relations conceptuelles que nous mettons à la
disposition du terminologue est limité aux relations de synonymie, d’antonymie, et aux liaisons
associatives. Dans un futur proche, nous projetons d’étudier ces dernières de manière à mettre en
évidence différentes catégories, en liaison avec la définition du concept qui est consignée dans la
fiche terminologique.
Cela suppose de considérer la définition non plus comme un simple texte, mais d’avoir
éventuellement recours à des précurseurs de définition, d’utiliser des caractères définitoires, ou
d’envisager d’autres solutions...
D’un point de vue pratique on peut dans cette optique offrir au terminologue la
possibilité de visualiser la définition d’un concept, voire même sa fiche terminologique, dans
l’environnement graphique multi-fenêtres mis à sa disposition.
L’intérêt de ces futurs travaux réside bien sûr dans l’enrichissement sémantique du
système conceptuel du domaine.
6 Bibliographie
[ARNA94] Arnauné K., Carton C., Rompteaux A.
Base de données terminologique
Rapport interne, 1994
[ARRO91] Arronategui U., Huguet T., Macchion J.P., Mieulet F.
Modélisation cognitive de la compréhension
2èmes journées nationales du GRECO-PRC Communication Homme-Machine
Toulouse, Janvier 1991

[AZEM93] Azemard F., Huguet T., Macchion J.P., Mieulet F.
Intégration multimodale et interprétation conceptuelle pour une interface intelligente
Colloque international en informatique cognitive des organisations
Montreal, Mai 1993
[BONJ94] Bonjour M., Falquet G., Leonard M.
Bases de concepts et intégration de bases de données
INFORSID, 1994
[CHEV92] Chevallet J.P.
Un modèle logique de recherche d’information appliqué au formalisme des graphes
conceptuels : le prototype ELEN et son expérimentation sur un corpus de
composants logiciels
Thèse de Doctorat, Grenoble I, 1992
[DEBE91] De Besse B.
Stage de terminologie
Ecole de Traduction et d’Interprétation, Genève, 1991
[DEME95] Deme C.S., Dieng B.D., Masante S., Ndoye D.
Gestion de la terminologie
Rapport interne, 1995
[FRAN94] Franchistéguy I., Mailles F., Mendiboure D., Rodrigo F.
Dictionnaire terminotique
Rapport interne, 1994
[KABB93] Kabbaj A.
Architecture d’un système de gestion des connaissances
Colloque international en informatique cognitive des organisations
Montréal, Mai 1993

[LYON78] Lyons J.
Sémantique linguistique
Larrousse, Paris, 1978
[NOGI91] Nogier J.F.
Génération automatique de langage et graphes conceptuels
Edition Hermès, 1991
[PUGE94] Puget D.
Aspects sémantiques dans les systèmes de recherche d’information
Thèse de Doctorat, Toulouse III, 1994
[SOWA84] Sowa J.F.
Conceptual structures : Information processing in mind and machine
Addison-Wesley publishing company, 1984
[SOWA92] Sowa J.F.
Conceptual graphs as a universal knowledge representation
E.Y. Rodin, 1992