//Projet financée par l'Agence Universitaire de la Francophonie (inciative PIRAT 2015). [[Golfred: Generación de relatos de experiencias espaciales en robots de servicio por extracción de conocimiento a partir de textos|Version en espagnol ici]]//, résumé [[Machine reading for narrative generation of spatial experiences in service robots|en anglais là]]
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//Projet financée par l'Agence Universitaire de la Francophonie (inciative PIRAT 2015). [[equipes:rcln:ancien_wiki:projets:golfred:es|Version en espagnol ici]]//, résumé [[equipes:rcln:ancien_wiki:projets:golfred:machine_reading_service_robots|en anglais là]]
===== Résumé du projet =====
===== Résumé du projet =====
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===== Budget =====
===== Budget =====
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{|border="1"
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|<center>**Concept**</center>
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^ **Concept** ^ **Durée** ^ **Montant** ^
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|**Durée**
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| Mission d'Aldo Gangemi (LIPN) à Mexico (IIMAS) | 5 jours | €2000 |
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|**Montant**
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| Mission de Luis Pineda (IIMAS) à Villetaneuse (LIPN) | 5 jours | €2000 |
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|-
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| Mission de Claire Gardent à l'IIMAS (Mexico) | 5 jours | €2000 |
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|Mission d'Aldo Gangemi (LIPN) à Mexico (IIMAS)
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| Embauche d'un jeune chercheur par l'IIMAS pour le développement de l'interface FRED+Golem en el IIMAS | 720 heures sur 6 mois | €3000 |
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|5 jours
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| Embauche d'un jeune chercheur par le CNRS/LORIA pour la génération de récits cohérents à partir des expériences spatiales du robot Golem (CNRS/LORIA complémentera ce budget à hauteur de 3000 euros pour permettre une embauche sur 6 mois) | 360 heures sur 3 mois | €3000 |
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|€2000
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| | |**€12000** |
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|-
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|Mission de Luis Pineda (IIMAS) à Villetaneuse (LIPN)
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|5 jours
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|€2000
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|Mission de Claire Gardent à l'IIMAS (Mexico)
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|Embauche d'un jeune chercheur par l'IIMAS pour le développement de l'interface FRED+Golem en el IIMAS
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|720 heures sur 6 mois
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|€3000
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|Embauche d'un jeune chercheur par le CNRS/LORIA pour la génération de récits cohérents à partir des expériences spatiales du robot Golem (CNRS/LORIA complémentera ce budget à hauteur de 3000 euros pour permettre une embauche sur 6 mois)
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|360 heures sur 3 mois
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|€3000
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|**€12000**
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===== Échéancier de dépenses =====
===== Échéancier de dépenses =====
===== Programme scientifique =====
===== Programme scientifique =====
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==== [[Golfred Phase 1: First in vitro path|Étape 1: premier parcours //in vitro//]] ====
==== Étape 2: [[Golfred Phase 2: Knowledge extraction with FRED and Golem //in vivo// path|Extraction de connaissances sémantiques (//machine reading//) avec FRED et optimisation du parcours //in vitro//]] ====
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==== Étape 2: Extraction de connaissances sémantiques ("machine reading") avec FRED et optimisation du parcours "in vitro" ====
==== Étape 4: Production d'un parcours //in vivo// ====
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==== Étape 4: Production d'un parcours "in vivo" ====
* Début: //Août 2016//
* Début: //Août 2016//
* Durée: 2 mois
* Durée: 2 mois
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* Durée: 1m
* Durée: 1m
* Responsable: IIMAS, CNRS/LORIA, LIPN
* Responsable: IIMAS, CNRS/LORIA, LIPN
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=== 2: Démo publique dans le musée scientifique universitaire **Universum** ===
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=== 2: Démo publique dans le musée scientifique universitaire Universum ===
* Durée: 1m
* Durée: 1m
* Responsables: IIMAS, LIPN
* Responsables: IIMAS, LIPN
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===== Perspectives =====
===== Perspectives =====
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Du point de vue de la robotique, ce projet permettrait d'explorer les liens entre la base de connaissances de Golem<ref>Luis A. Pineda, Lisset Salinas, Ivan V. Meza, Caleb Rascon and Gibran Fuentes. SitLog: A Programming Language for Service Robot Tasks. Int J Adv Robot Syst, 2013</ref> en Prolog et des extensions dynamiques possibles envers le web sémantique et le format RDF. L'idée de que devant des situations imprévues le robot puisse s’appuyer sur le web sémantique pourrait donner lieu des nouvelles méthodes pour structurer des comportements dynamiques dans les modèles cognitifs en robotique. De plus, ce projet permettrait également de préparer le terrain pour une prise en compte du multilinguisme à moyen terme, et en particulier pour la lecture et production de récits en langue française.
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Du point de vue de la robotique, ce projet permettrait d'explorer les liens entre la base de connaissances de Golem[(Luis A. Pineda, Lisset Salinas, Ivan V. Meza, Caleb Rascon and Gibran Fuentes. SitLog: A Programming Language for Service Robot Tasks. Int J Adv Robot Syst, 2013)] en Prolog et des extensions dynamiques possibles envers le web sémantique et le format RDF. L'idée de que devant des situations imprévues le robot puisse s’appuyer sur le web sémantique pourrait donner lieu des nouvelles méthodes pour structurer des comportements dynamiques dans les modèles cognitifs en robotique. De plus, ce projet permettrait également de préparer le terrain pour une prise en compte du multilinguisme à moyen terme, et en particulier pour la lecture et production de récits en langue française.
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Le multilinguisme viendrait également enrichir FRED<ref name="fred"></ref>, l'outil d'extraction de connaissances pour le web sémantique, qui actuellement n'a été testée qu'en langue anglaise. Bien que dans ce projet la seule langue traité sera l'anglais, le financement de notre projet par l'AUF renforcerait la perspective de production de récits en français et en espagnol à moyen terme. Par ailleurs, le fait d'embarquer FRED dans des dispositifs sans connectivité internet pourrait donner lieu à une nouvelle famille d'applications embarquées issues du web sémantique.
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Le multilinguisme viendrait également enrichir FRED[(fred)], l'outil d'extraction de connaissances pour le web sémantique, qui actuellement n'a été testée qu'en langue anglaise. Bien que dans ce projet la seule langue traité sera l'anglais, le financement de notre projet par l'AUF renforcerait la perspective de production de récits en français et en espagnol à moyen terme. Par ailleurs, le fait d'embarquer FRED dans des dispositifs sans connectivité internet pourrait donner lieu à une nouvelle famille d'applications embarquées issues du web sémantique.
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Du point de vue de la génération de texte, ce projet permet de mettre en place une architecture pour la génération de textes à partir de données RDF. Comme l'indique <ref>A. Rector, N. Drummond, M. Horridge, J. Rogers, H. Knublauch, R. Stevens, H. Wang, and C. Wroe. Owl pizzas: Practical experience of teaching owl-dl: Common errors & common patterns. Engineering Knowledge
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Du point de vue de la génération de texte, ce projet permet de mettre en place une architecture pour la génération de textes à partir de données RDF. Comme l'indique [(A. Rector, N. Drummond, M. Horridge, J. Rogers, H. Knublauch, R. Stevens, H. Wang, and C. Wroe. Owl pizzas: Practical experience of teaching owl-dl: Common errors & common patterns. Engineering Knowledge
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in the Age of the Semantic Web, pages 63–81, 2004.</ref>, pour les être humains, les standards (e.g., RDF, OWL) établis par la communauté du web sémantique pour représenter les données et les ontologies sont difficiles à comprendre et à manipuler. Avec le développement du web sémantique, la croissance rapide des données liées (linked data), la prolifération des bases de connaissances et plus généralement, avec l'émergence des données massives, il y a un besoin accru de développer des technologies qui permettent aux être humains un accès simple et naturel aux données orientées machine du web des données. Parce qu'il permet de convertir les données en texte, le système de génération développé dans le cadre de ce projet PIRAT, procure un moyen naturel de présenter ces données de façon intuitive, structurée et cohérente. Plus généralement, de tels systèmes permettent d'expliciter le contenu de données liées ou de bases de connaissances à des utilisateurs non expert; de générer des explications, des descriptions et des résumés à partir de DBPedia ou d'autres bases de connaissances; de guider l'utilisateur dans la formulation de requêtes sur des bases de connaissances; et de présenter l'information contenue dans les données liées publiées par les institutions pour l'héritage culturel telles que les musées et les bibliothèques (cf les exemples listés [[http://museum-api.pbworks.com|ici]]), sous différentes formes (par exemple, pour un utilisateur expert ou novice) et dans différentes langues. De fait, la génération est de plus en plus vue comme "changeant les règles du jeu" (game changing) et de nouvelles compagnies ont récemment émergé qui vise à "faire communiquer les données massives directement, pas en nombres ou en tables qui exigent analyse et explication, mais dans des textes narratifs riches dont on pourrait penser qu'ils ont été produits par un expert humain" (e.g., [[https://www.arria.com/arria-nlg-overview-A130.php|ARIA]]).
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in the Age of the Semantic Web, pages 63–81, 2004.)], pour les être humains, les standards (e.g., RDF, OWL) établis par la communauté du web sémantique pour représenter les données et les ontologies sont difficiles à comprendre et à manipuler. Avec le développement du web sémantique, la croissance rapide des données liées (linked data), la prolifération des bases de connaissances et plus généralement, avec l'émergence des données massives, il y a un besoin accru de développer des technologies qui permettent aux être humains un accès simple et naturel aux données orientées machine du web des données. Parce qu'il permet de convertir les données en texte, le système de génération développé dans le cadre de ce projet PIRAT, procure un moyen naturel de présenter ces données de façon intuitive, structurée et cohérente. Plus généralement, de tels systèmes permettent d'expliciter le contenu de données liées ou de bases de connaissances à des utilisateurs non expert; de générer des explications, des descriptions et des résumés à partir de DBPedia ou d'autres bases de connaissances; de guider l'utilisateur dans la formulation de requêtes sur des bases de connaissances; et de présenter l'information contenue dans les données liées publiées par les institutions pour l'héritage culturel telles que les musées et les bibliothèques (cf les exemples listés [[http://museum-api.pbworks.com|ici]]), sous différentes formes (par exemple, pour un utilisateur expert ou novice) et dans différentes langues. De fait, la génération est de plus en plus vue comme "changeant les règles du jeu" (game changing) et de nouvelles compagnies ont récemment émergé qui vise à "faire communiquer les données massives directement, pas en nombres ou en tables qui exigent analyse et explication, mais dans des textes narratifs riches dont on pourrait penser qu'ils ont été produits par un expert humain" (e.g., [[https://www.arria.com/arria-nlg-overview-A130.php|ARIA]]).
===== Références =====
===== Références =====
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<references/>
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~~REFNOTES~~
===== Liens =====
===== Liens =====
* [[https://docs.google.com/document/d/1exU6hK4g98BA2h4xkQYoWTeB8LoyAHSCWbbdnTbCEB8/edit?usp=sharing|Document scientifique envoyé à l'AUF]]
* [[https://docs.google.com/document/d/1exU6hK4g98BA2h4xkQYoWTeB8LoyAHSCWbbdnTbCEB8/edit?usp=sharing|Document scientifique envoyé à l'AUF]]
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* [[Generación|de relatos de experiencias espaciales en robots de servicio por extracción de conocimiento a partir de textos]]
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* [[equipes:rcln:ancien_wiki:projets:golfred:es]]
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* [[Machine|reading for narrative generation of spatial experiences in service robots]]