Semantic trajectory analysis for the prediction of the physical state of the collections at the BnF
Analyse de trajectoires sémantiques pour la prédiction de l'état physique des collections à la BnF
Résumé
The mission of the National Library of France (BnF) is to collect, preserve, enrich and make available the national documentary heritage. Its collections comprise nearly forty million documents.One of the BnF's missions is to maintain the documents of its collections in good condition in order to ensure their availability to readers.The definition of a conservation/restoration policy by the experts requires the identification of the documents in poor condition; to this end, the physical state of the documents must be monitored regularly to identify those requiring urgent interventions. But this time-consuming task is impossible in practice due to the large volume of documents.The objective of our work is to provide a support to the experts in the definition of their conservation/restoration policies and to provide a decision support system allowing the characterization of the physical state of documents by the integration and analysis of the data available in the databases of the various departments of the BnF.Considering that each document is described by a conservation/restoration history, which includes all the information likely to have an impact on its physical state, the main questions we are faced with are, on the one hand, the representation of these histories and their comparison taking into account their terminological heterogeneity, and on the other hand, the definition of an analysis process of these histories enabling to characterize the state of the documents and to predict it.Our work aims to propose some contributions towards a decision support system for conservation/restoration experts at the BnF. We have proposed a representation of conservation/restoration histories as semantic trajectories, and we have proposed appropriate similarity measures to resolve the terminological heterogeneity of the data using an external knowledge base developed in collaboration with experts. We also have defined an analysis process based on a clustering algorithm to predict the documents' physical state. Finally, we have proposed a novel concept weighting approach that allows to define the importance of the concepts considering a specific analysis task.
La Bibliothèque nationale de France (BnF) a pour mission de collecter, conserver, enrichir et communiquer le patrimoine documentaire national. Elle conserve près de quarante millions de documents.L'une des missions de la BnF est de maintenir les documents qui composent ses collections en bon état afin d'assurer leur disponibilité auprès des lecteurs.La définition d'une politique de conservation/restauration par les experts suppose l'identification des documents qui sont en mauvais état ; pour cela, l'état physique des documents doit être vérifié régulièrement afin d'identifier ceux qui nécessitent des interventions urgentes. Mais cette tâche très chronophage est impossible en pratique en raison du volume très important de documents.L'objectif de notre travail est de fournir un support aux experts dans la définition de leurs politiques de conservation/restauration, et de fournir un système d'aide à la décision permettant de caractériser l'état physique des documents par l'intégration et l'analyse des données disponibles dans les bases de données des différents départements de la BnF.En considérant que chaque document est décrit par un historique de conservation/restauration qui inclut toutes les informations susceptibles d'avoir un impact sur son état physique, les principales questions auxquelles nous sommes confrontés sont d'un part celle de la représentation de ces historiques et leur comparaison en tenant compte de leur hétérogénéité terminologique, d'autre part la définition d'un processus d'analyse de ces historiques permettant de caractériser l'état des documents et de le prédire.Notre travail vise à proposer des contributions pour un système d'aide à la décision pour des experts en conservation/restauration à la BnF. Nous avons proposé une représentation des historiques de conservation--restauration sous la forme de trajectoires sémantiques et nous avons introduit des mesures de similarité adaptées permettant de résoudre l'hétérogénéité terminologique des données en utilisant une base de connaissance externe, élaborée en collaboration avec les experts. Nous avons également défini un processus d'analyse fondé sur un algorithme de clustering afin de caractériser l'état physique des documents. Enfin, nous avons proposé une méthode originale de pondération des concepts qui permet de définir l'importance de ces derniers en considérant une tâche d'analyse spécifique.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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