La théorie de dépendence conceptuelle

La théorie de dépendence conceptuelle (=DC) (qui porte le même nom que l'unité sémantique capable de représenter une phrase qu'elle définit), est une des contributions à l'AI les plus connues. Exposée dans presque toute introduction au domaine, elle consiste principalement en un langage de représentation qu'on utilise aujourd'hui à des fins multiples. Le fait d'avoir travaillé sur des problèmes de traduction automatique dans les années soixante, et plus précisement l'observation que des gens arrivent à effectuer des traductions très rapides d'une langue à l'autre, ont induit Schank à proclamer que les gens représentent les choses dans une structure de dépendence conceptuelle indépendante de langue. En outre, comme plusieurs phrases en langage naturel peuvent signifier la même chose au fond, il prédendait aussi qu'il devait exister un ensemble prédéterminé de possibles relations constituant cette structure de sens inter-langues. Voici les axiomes fondamentaux de la théorie DC (cf. Schank 77:11f.): "Conceptual Dependency is a theory of the representation of the meaning of sentencies":

• "A: For any two sentencies that are identical in meaning, regardless of language, there should be only one representation."
• "B: Any information in a sentence that is implicit must be made explicit in the representation of the meaning of that sentence".
• "C: The meaning propositions underlying language are called conceptualizations. A conceptualization can be active or stative".
• "D: An active conceptualization has the form: Actor Action Object Direction (Instrument)".
• "E: A stative conceptualization has the form: Object (is in) State (with Value)".

Les DC les plus importantes sont les actions et les pairs causaux qui ont aussi inspiré le modèle du DeBeaugrande déjà discuté. Une DC simple possède la forme suivante: Elle consiste en un nom (appelé aussi prédicat, tête, définition) et une liste de cas sémantiques ("slots") qui peuvent accepter une certaine classe d'arguments. Voici le éléments les plus importants qu'on retrouve dans une DC d'action:

• un acteur
• une action executée par cet acteur
• un objet qui est affectué par l'action
• souvent une direction dans laquelle l'action est orientée, par exemple "de, à".
• parfois un instrument qui permet l'execution de l'action
• parfois un "mode" comme "juste", "faux", "peut-être"

Les conceptualisations existent en forme typées dans la mémoire à long terme du programme (ou selon la théorie: dans l'esprit). Les exemples suivants sont une conceptualisation simple du fait que quelqu'un aime quelque chose, et que quelqu'un aime quelqu'un. La deuxième DC possède un restricteur qui dit que l'objet doit être humain.

• (LIKE (ACTOR ?X) (OBJECT ?Y))
• (LIKE (ACTOR ?X) ((OBJECT ?Y) (VAL HUMAN)))

Lorsque un programme d'ordinateur rencontre d'une ou d'une autre facon une DC, il essaye toujours de remplir tous les cas de la DC (Angl: "fill out the slots"). L'information en question lui vient de l'input, c'est à dire du texte qu'il essaye de comprendre, ou encore des inférences qu'il est capable de faire en utilisant son savoir et son savoir-faire. Dès que le système trouve par exemple le mot "aimer" dans un texte, il sait par définition (dans ce cas-ci) que c'est un prédicat à deux places qu'il doit remplir. Dans le cas de la phrase "les gens des villes aimes les montagnes", un programme identifierait d'abord les gens des villes comme acteurs et ensuite les montagnes comme objets. Il saurait représenter ce fait simplement par:

• (LIKE (ACTOR GENS-DES-VILLES) (OBJET MONTAGNES))

En réalité, beaucoup de DCs sont plus complexes. Ainsi un objet peut être lui-même une DC d'action. Pour l'illustrer, il suffit de s'imaginer la réprésentation de la phrase "Les montagnards aiment le fait que les étrangers aiment les montagnes". Examinons le concept de "représentation indépendente de langue": En simplifiant un peu, ce modèle utilise des "termes primitifs" (ou universaux sémantiques") pour la représentation de toute information à orientation relationnelle d'une structure de sens. Un concept relationel établit - comme son nom le dit - des rapports entre d'autres termes et comprend donc les actions, les états, les connecteurs logiques, temporelles et causaux, les relations entre états, etc.. Surtout les primitifs d'action ont rendu le modèle de Schank très connu. Les relations causales ressemblent beaucoup à celles de DeBeaugrande (79) et ne seront pas discutés ici. Initialement, Schank avait prévu entre 11 et 13 actions primitives dont il prétendait qu'elles pouvaient représenter toute action. Cette affirmation lui a apporté beaucoup de critiques et il semble que sa position est plus souple aujourd'hui. Les trois primitifs d'action que je présenterai ici ne font qu'illustrer le principe:

• MBUILD est la construction de nouvelle information sur la base de ce qui est connu. Il représente des verbes au niveau de la langue comme "inférer", "déduire" ou "penser".
• MTRANS correspond au transfer d'information entre deux personnes ou à l'intérieur d'une personne. "MTRANS de la personne A à la personne B" signifierait par exemple "dire", et "MTRANS quelque chose de la mémoire à long terme vers la mémoire à court terme" corresponderait à "se rappeler de quelque chose".
• ATRANS est le transfer d'une relation abstraite comme celle d'une possession. Par exemple "donner" serait traduit en "ATRANS quelque chose à quelqu'un", "acheter" serait exprimé par deux ATRANS, un qui passe l'argent de X à Y, et l'autre qui passe l'objet acheté de Y à X.

Ces primitifs qui - comme le dernier exemple le montre - expriment les phrases de surface dans des réseaux parfois complexes, permettent la représentation des récits simples de tous les jours d'une faccon assez étonnante. Mais les expérimentations avec le programme MARGIE qu'on esquissera dans le paragraphe suivant et aussi les recherches sur d'autres domaines de discours, ont montré qu'il faut rajouter d'autre concepts primitifs de représentation que ceux prévus au début et qu'il existe d'autres niveaux de représentation dont on a besoin pour représenter un texte narratif.