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Transduction sémantique pour la modélisation de système
- Source :
- PFIA 2020-Plate-Forme de l'Intelligence Artificielle (PFIA), rencontres RJCIA, PFIA 2020-Plate-Forme de l'Intelligence Artificielle (PFIA), rencontres RJCIA, Jun 2020, Angers, France. pp.1-6
- Publication Year :
- 2020
- Publisher :
- HAL CCSD, 2020.
-
Abstract
- National audience; The system design is a challenge for engineers. The cost of an error is sometimes considerable, and their detection is an important issue. Formal verification methods have been developed to address this. However, there is a significant gap between the theoretical promise of these methods and their practical integration, a gap that this article intends to reduce. The automatic formalization of statements expressed in natural language is explored. Our proposal is a method using abstract representation and associating statistical and symbolic approaches.; La conception d'un système est un défi pour les ingénieurs. Le coût d'une erreur s'avère parfois considérable. De fait, leurs détections est un enjeu important. Des méthodes de vérification formelles ont été élaborées pour y répondre. Cependant, l'écart est important entre la promesse théo-rique de ces méthodes et leur intégration pratique, un écart que cet article vise à réduire. La formalisation automatique d'énoncés exprimés en langue naturelle est explorée par la proposition d'une méthode associant des approches statis-tiques et symboliques.
Details
- Language :
- French
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- PFIA 2020-Plate-Forme de l'Intelligence Artificielle (PFIA), rencontres RJCIA, PFIA 2020-Plate-Forme de l'Intelligence Artificielle (PFIA), rencontres RJCIA, Jun 2020, Angers, France. pp.1-6
- Accession number :
- edsair.dedup.wf.001..03726780a3e5d51cd8534e30a311fe44