Recherche - Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery Accéder directement au contenu

Filtrer vos résultats

8 résultats
keyword_s : Raisonnement à partir de cas
Image document

Une logique pour représenter des variations propositionnelles (version étendue)

Nicolas François , Thomas Laure , Jean Lieber
Université de Lorraine (France). 2023, pp.30
Rapport hal-04147988v1
Image document

Gérer et exploiter des connaissances produites par une communauté en ligne -- Application au raisonnement à partir de cas

Emmanuelle Gaillard
Informatique. Université de Lorraine, 2016. Français. ⟨NNT : 2016LORR0092⟩
Thèse tel-01754670v2

Taaable : un système de raisonnement à partir de cas qui adapte des recettes de cuisine

Emmanuelle Gaillard , Jean Lieber , Emmanuel Nauer
1ère Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA 2015), Jul 2015, Rennes, France
Communication dans un congrès hal-01178316v1
Image document

Raisonner sur des connaissances provenant d'une e-communauté

Emmanuelle Gaillard , Jean Lieber , Yannick Naudet , Emmanuel Nauer
IC - 24èmes Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, 2013, Lille, France
Communication dans un congrès hal-00918540v1
Image document

Adaptation de cas propositionnels par réparations fondées sur des connaissances d'adaptation

Gabin Personeni , Alice Hermann , Jean Lieber
RàPC - 21ème atelier Français de Raisonnement à Partir de Cas - 2013, Jul 2013, Lille, France
Communication dans un congrès hal-00910276v1
Image document

Exploiter la compétence de couples de cas pour améliorer le raisonnement à partir de cas par analogie

Jean Lieber , Emmanuel Nauer , Henri Prade
13èmes Journées d’Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF 2019), Jul 2019, Toulouse, France
Communication dans un congrès hal-02302968v1
Image document

Appliquer la logique des variations propositionnelles à la représentation de règles d'adaptation pour le raisonnement à partir de cas (version étendue)

Nicolas François , Jean Lieber
LORIA (Université de Lorraine, CNRS, INRIA). 2024, pp.25
Rapport hal-04497632v1
Image document

Reasoning with Qualitative Spatial and Temporal Textual Cases

Valmi Dufour-Lussier
Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Lorraine, 2014. English. ⟨NNT : 2014LORR0182⟩
Thèse tel-01751107v2