奥尔良大学M. Alain Wegmann报告员巴黎多菲纳大学PSLM. Camille Salinesi检查员巴黎第一大学先贤祠索邦巴黎第一大学先贤祠索邦博士论文巴黎第一大学先贤祠-索邦分校在先贤祠-索邦大学管理博士学院（ED 559）计算机科学研究中心（EA 1445）编写提交人：法布里斯·布瓦西埃获得CREA：分析、调整和重用知识密集型流程的方法计算机科学高等教育中的用例专业：计算机科学论文于2022年1月17日在巴黎发表并公开答辩评审团成员：M. Guillaume CLEUZIOU教授、报告员教授，洛桑联邦理工学院夫人。Daniela GRIGORI教授、考官教授，巴黎第一大学先贤祠索邦Bénédicte LE GRAND教授，论文主任夫人。Irina RYCHKOVA高级讲师，论文共同导师3/185谢谢你首先，我要感谢许多道路，弯路，死胡同，捷径，......探索，最终建立了这张地图。这是复杂的，漫长的，有时非常费力，但我们做到了。当我第一次读到这个主题的标题（探索用于知识密集型业务流程建模和模型评估的图形和形式化概念分析）时但我很高兴今天能够解释其中的几个研究方法也是如此：设计科学、行动研究、行为学，还有许多其他的方法当我开始攻读计算机科学博士学位时，我绝对没有想到我会涉及这么多领域，但我对所有这些知识都感到满意（我真的很想继续学习和理解）。再次感谢Bénédicte和Irina !我还要感谢同意审阅我的手稿的报告员：阿兰·韦格曼和纪尧姆·克卢齐乌。他们宝贵的建议和反馈确实我还要感谢Daniela Grigori和Camille Salinesi非常感谢CRI及其所有成员的所有批评意见和无休止对阿里·贾夫-法尔、埃琳娜·维奥丽卡·埃普尔、埃琳娜·库什纳雷娃、努尔亨·本·拉巴、阿夫·阿瓦迪德、丹尼约·斯普罗维耶里、阿斯玛·阿奇泰奇的一个感人的想法和充满回忆：感谢你们的支持。对于大卫·贝塞拉、弗洛里安·奥恰雷克、安吉拉·帕特里夏·维洛塔·戈麦斯、路易莎·费尔南达·林孔、塞布琳·埃德、胡塞姆·切明吉，以及最新的（即将到来的）：尼古拉斯六世、克劳迪娅·内格里、雷蒙娜·埃拉利、卡米洛·科雷亚，这是一个不那么情绪化的想法，也是一个更不用说同事们了：斯蒂芬、艾曼纽、科琳、阿斯特丽德、吴庭艳、加布里埃尔、莎拉、朱利安和布里吉特。还有以前的同学：Gözde Kiraç、Nassima Mazouz、Wassila Bey Zekkoub。我 不 会 忘 记 EPITA 的 LSE 成 员 在 这 篇 论 文 的 结 尾 欢 迎 我 ： Marc Espie （ 数 学 ，OpenBSD， . 我 一直 在向 你 学习 !） Robert Erra（ 指标 ：我 们 将处 理它 们 ）、 MarkAngousturès（我们不会放弃数据科学或研究）、Reda Dehak、Alizée Pénel、LaurentLoïca（哔哔声!）、和亚历山大·勒图瓦。更广泛地说，我非常 我将永远对你们所有人有美好的回忆：劳伦斯、塞西尔、安德烈·梅尼尼、玛丽亚·布拉萨尔、伯纳德·罗克霍夫、高特里夫人、加斯顿·埃波特·米克、M.Huchon，佩吉苏丹，Mouchez夫人， Lorgeril夫人， Le Texier夫人，Luccioni夫人，M.阿扎姆先生。托比，M. Nefati，Michel Volkovitch（和他关于长笛和合成器的神话般的短语翻译加西亚先生。Oucif（皮埃尔·洛蒂，"走向伊斯法罕"，"Aziyade"），M.贝吉斯（感谢他无限的耐心），斯塔扎克夫人（尤其是6日的最后一堂哲学课）4/1852006 年 6 月 ） 、 Ehanno 女 士 、 Nathalie "Junior" Bouquet 、 Christophe "Krisboul"Boullay 、 Chris- telle Trémoulet 、 Anne-Sophie Dujardin 、 Olivier Rodot 、 MarwanBurelle、我的ACD Nicolas Ballas（ballas_n）和Mathieu Sabarly（sabarl_m）、DidierVerna、Akim Demaille、Thierry Géraud、Sébastien Bombal、Eric Gaillard、AurélienBorde、Julien Sterckeman、M.布沙尔、萨米拉·西赛义德·切尔菲、赛义德·阿萨、费萨尔·哈姆迪、卡米尔·萨利内西、丽贝卡·丹尼克尔、伊琳娜·里奇科娃、本尼迪克特大帝。这篇论文可能是一个研究团队工作的总和，但如果没有你们所有人教我这么多这也是对André Rossano的一个想法，当我也在想你们所有人...杰森辉煌第一的绝对一切，包括时刻在自由摇滚工作室永远铭刻在我们的心中和记忆。伊娃·德布雷感谢她的建议、重读、鼓励、电话、柠檬汁、解释、对我的确定性的质疑...如果感谢你，你的解释和纠正。谢谢伊娃。10多年来的坚定支持者（谢谢你让我振作起来）：Geoffrey Tan，Laurent Garcin，Shanand Seeram，JérémyMeng，Riyad Yakine。感谢Kathleen Ripert来自德国的支持... 支持是存在的，这是最重要的（你什么时候回巴黎？）一个特别的想法Ghislain Guillot（是的，你仍然很重要）。我感谢来自世界各地的所有朋友（GameSeries、Red-Network、Dimension MMX、D.Folk...）：梅林、瓦迪姆、戴安娜、勒南、雷米、弗雷德里克、贾斯汀、克里斯-蒂安、马里恩、让-巴蒂斯特、丽莎、纪尧姆、索菲、埃莉诺、萨曼莎、安吉丽娜、乔-汉纳、克拉拉、马琳、莎拉、伊丽莎、阿克塞尔、斯泰西、亚历克斯（安德拉）、阿克塞尔、朱莉、莱昂内尔、帕特里夏、...别忘了罗伯特·拉菲和史诗! (Raph’, Cédric, Pierre, Justin, Fabien, Cyril, Alexandre,亚历山大·亚伯拉罕（Alexandre Abraham）、莱迪·古斯塔夫松（Lydie Gustafsson）和埃格尔·托马西（Egle Tomasi）多亏了巴黎1号的博士生（有时有博士学位）和如果没有你，我仍然是一个愚蠢的人，会对你的财产说废话：埃莱娜·贝尼斯坦、莱昂·吉洛、阿曼德·德普雷里、纪尧姆·诺布莱、奥丽亚娜·特塞里、朱丽叶·方丹、巴斯蒂安·吕夫、塞西尔·布尔加德、梅勒·德·塞兹、米兰·邦泰、雨果·维顿、贾斯汀·奥德布兰德、阿娜伊斯·博纳诺、萨拉·劳施、卡里姆·阿布-梅尔希、埃维利亚·马延加、马琳·拉瑟里、马蒂厄·费布雷-伊萨利、泰芬·拉豪、纪尧姆·普雷沃、迈克尔·皮埃尔雷、尼古拉斯·茹万、克莱门特......感谢那些教了我很多东西或和我一起笑得很开心的学生更一般地说，我感谢莫氏同志和其他组织的支持。在CCXXX（230）年的27日Nivôse（锌）万岁我不会忘记最重要的人：我的父母（罗伯特·布瓦西耶和帕特里夏·基斯林），我的祖父母（威利、奥古斯塔、罗莎），所有其他成员（伊薇特、弗雷德里克、贝特朗、伊莎贝尔、蒂凡尼、奥内拉、罗宾......）。如果没有我妈妈，我不知道我是否如果没有我的父亲，我不知道我是否5/185摘要CREA：分析、调整和重用过程的方法知识密集型高计算机科学高等教育中的用例COVID-19的健康危机尤其加速了数字化运动，尽管这许多活动必须紧急调整，特别是教师会议、学生评估和教学活动，以应对这种情况这些活动是"知识密集型"过程（或"知识密集型流程"），这些流程具有使数字化集成变得困难的共同特征— l’abondance— 高等教育界所有利益攸关方之间的合作— 适应不确定环境所需的创造力这种快速部署新的知识密集型流程或调整现有流程的需求，面临着 问题是如何重新利用现有的知识，例如在线存储的知识，这 些 知 识 的 丰 富性 使 得 很 难 选 择 最 适 合 教师需要的知识。在本文中，我们提出了CREA方法，该方法在高等教育领域，特别是在课程建设中重用了过去的案例CREA方法允许重复使用现有的课程材料，首先直观地表示它们之间的差距，但也提供了以要解决的主要主题分组的形式呈现的课程会话。D’autres 该方法依赖于我们还提供了一种安排会话的方法的初步结果关键词：知识密集型流程、自适应案例管理、案例管理、知识重用、知识提取、形式化概念分析、自动化处理 语言、教学数字化6/185摘要CREA：知识密集型过程分析、适应和重用方法计算机科学研究生学习案例与商业领域类似，高等教育流程的数字化和虚拟化始于几十年前。在COVID-19大流行期间，人们对开发和提供在线课程的解决方案的兴趣大幅增长。在新的环境下有效调整和重新利用现有课程和教学材料的解决方案仍然滞后。将传统课程转变为虚拟课程，开发适合受众的新课程，这些都是"知识密集型过程"的例子。这些流程具有共同的特性，使数字化变得困难，例如：— 他们依靠教师的广泛知识和经验来分析背景和适应课堂，— 它们涉及高等教育环境中所有利益攸关方之间的密切合作，— 他们需要创造力来适应不确定的环境。在这种意想不到的情况下，部署新的知识密集型流程或调整现有流程面临着这一特定研究领域已经知道的多重挑战。主要问题是：如何最好地利用现有知识，包括在线存储的知识，在这些知识中，来源和数据的丰富使选择最适合教师要求的知识变得困难在本文中，我们提出了CREA方法，该方法允许在高等教育领域，特别是在课程准备中重复使用过去的案例。CREA方法支持现有课程材料的再利用：（i）它以图形方式呈现差距（即（ii）它以要讨论的主要术语的聚类的形式总结了课堂会话。其他类型的文档也可以集成到输入课程材料（包括网页或研究文章）中，以便为特定受众或甚至是最先进的材料提出合适的集群该方法依靠自然语言处理工具从输入语言中提取无关术语，然后使用形式化概念分析计算度量来构建术语聚类并评估输入材料的相似性。我们还提供了会话调度方法的一些初步结果关键词：知识密集型流程，自适应案例管理，案例管理，知识重用，知识提取，形式概念分析，自然语言处理，教育数字化，教育材料表1. 导言131.1社会背景：1.2研究问题171.3手稿大纲212. 背景222.1知识密集型过程：文献综述232.1.1从知识管理的角度看知识232.1.2知识密集型流程272.1.3重用流程和知识片段的挑战322.2数据分析技术2.2.1自动语言处理392.2.2形式概念分析422.2.3集群532.3相关和类似562.3.1关于知识密集型过程的相关工作-562.3.2CREA59方法的定位3. CREA方法：案例重复使用和适应613.1方法和框架的一般介绍623.1.1方法62的目的3.1.2工作框架633.1.3一般功能633.2语义预处理：术语提取673.2.1用户选择文档3.2.2正文摘录（PI.1）683.2.3摘录文本的清理（PI.2）683.2.4消除歧义（PI.3）713.2.5术语过滤（PI.4）723.3结构分析：质量指标和聚类提取743.3.1形式概念分析（PII.1）743.3.2相互影响图的构建3.3.3集群建设（PII.3）814. CREA83方法的评价和验证4.1评价方法4.2评估方案4.2.1评估方案4.2.2结构、功能和经验反馈验证4.3实验过程944.3.1参考案例94文件的详细介绍4.3.2文件的简要介绍994.3.3结构验证1024.3.4功能验证1134.3.5通过经验反馈进行4.4讨论1374.4.1结果的分析和讨论1374.4.2CREA139方法的局限性4.4.3关于评价方法4.4.4关于CREA方法和知识管理领域以及知识密集型流程的第144章5. 结论1475.1合成1485.1.1捐款提醒1485.1.2可能的用途1505.1.3有效性的威胁1525.2前景和可能的改进1555.2.1语义预处理1555.2.2结构分析1555.2.3时间分析：情景的156参考书目174图表2.1翻译自[84]24的知识量表2.2SECI模型[82]（[111]的法文译本）262.3学生注册流程及其三个部分的示例2.4命令式观点比较（BPMN）和案例管理382.5直接和反向策略的应用示例2.6由β生成的两个阈值将空间分成2.7不同的β值将空间分成2.8β = 0.50的复杂策略的应用示例2.9形式语境及其伽罗瓦格2.10 伽罗瓦格及其形式概念482.11 计算两个对象之间的概念相似性492.12 概念相似性矩阵502.13 计算对象和属性之间的2.14 相互影响矩阵2.15 相互影响图中央社区的分裂522.16 构建树图和集群的示例3从3.1CREA64方法的两个主要阶段3.2在语义预处理（PI）阶段结束时生成的术语出现的列表和矩阵的示例3.3相互影响图示例CJA与其他65个国家相距甚远3.4使用CREA方法为PHP653.5CREA66方法的两个详细阶段3.6语义预处理阶段的步骤673.7光学字符识别软件的一个困难案例的例子3.8使用BabelFy 72进行歧义消除和语义注释的示例3.9实例矩阵示例3.10 结构分析阶段的步骤3.11 形式概念分析的子步骤3.12 实例矩阵的归一化示例3.13 根据出现术语的文件对术语进行特征化的换位示例3.14 β = 1.00 77的直接策略和高策略的应用示例3.15 相互影响图力图谱和颜色划分（根据程度）803.16 相互影响图力图谱和颜色划分（根据程度）803.17 生成的八个集群824.1[48]和[85]84中介绍的设计科学的三个循环4.2点、两个不同分区和索引计算的示例兰德公司934.3β为0时从高策略中产生的聚类。00比1。00每步0. 场景1为25，参考...........................................................................................1114.4β为0时从高策略中产生的聚类。00比1。00每步0. 25用于场景5.................................................................................................. 1124.59门课程的相互影响图4.69门课程的相互影响图4.79个课程的相互影响图4.89门课程的相互影响图4.910门课程的相互影响图4.10 9个课程的相互影响图4.11 10门课程的相互影响图4.12 18门课程的相互影响图4.13 18个课程的相互影响图4.14 18门课程的相互影响图4.15 处理PHP的7个文本格式原始课程材料的相互影响图文件1234.16 7个基于文本的课程材料的相互影响图第124章4.17 7个基于文本的课程材料的相互影响图放大文档的位置1254.18 7个基于文本的课程材料的相互影响图文件的位置1264.19 7个基于文本的课程材料的相互影响图文件的位置1274.20 7个基于文本的课程材料的相互影响图方案[方案4]：放大文档的定位1284.21 8门课程和5篇文章在统计图表上的相互影响图4.22 8门课程和5篇文章在统计图表上的相互影响图4.23 当β = 1时，从高策略产生的聚类。00表示方案第1号（参考）和第3号1324.24 当β = 1时，从高策略产生的聚类。00表示场景5......................................... 1324.25 5名计算机科学家对调查表1的答复1365.1相互影响图5.2术语分组：关于划分为届会的建议1495.3使用时间分析扩展的CREA方法5.4时间分析阶段的步骤5.5将文档拆分5.6文件四个部分中每个部分的术语比例1595.7分布中的洛伦兹曲线示例5， 10， 40， 5，40。... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1615.8五个截面上不同比例的三个示例1625.9计算文档中重要项的示例5.10 每个文档中重要术语的汇总示例表1655.11 使用严格大于的投票标记群集的示例绝对多数1675.12 会议组织示例5.13 病例1的聚类时间标记（PIII.3）结果兰斯1705.14 案例1的会议组织结果5.15 使用时间分析扩展的CREA方法的详细信息图片列表3.1保留或删除的704.1设想方案和假设884.2为PHP场景1-2-3和Java99选择4.3方案4的7个长文本文档列表来自PHP1004.4为情景5选择的9份英文文件列表国家图表1014.5场景1-2-3的第一阶段筛选统计1034.6场景#5的第一阶段筛选统计1044.7为方案1-2-3筛选的唯一术语的统计数据1054.8方案1（参考）的策略和Beta单项数量1064.9方案#3的策略和Beta的唯一项数量1064.10 0场景1（参考）1074.11 0对于场景31074.12 方案最大聚类中的术语数量。1号（参考文献）1104.13 方案最大聚类中的术语数量。第五章1104.14 应用于情景1和5名IT人员响应的兰德指数（未报告的术语放在单个聚类中1344.15 调整后的兰德指数应用于情景#1和5名计算机科学家的回答（未报告的项被放入单个聚类中1344.16 兰德指数应用于情景1和5名IT人员的响应（未报告的术语在各自的聚类中。1344.17 调整后的兰德指数应用于情景#1和5名计算机科学家的回答（未报告的项各在其自己的聚类中）........................................................................................ 1354.18 已验证（）、无效（X）或待进一步确认的（？）。... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1391. 引言在本章中，我们通过简要解释知识密集型过程及其在高等教育领域的具体化，特别是在课程建设和知识再利用的情况下，介绍了本文的主题然后详细介绍了研究问题以及假设和验证策略摘要1.1社会背景：1.2研究问题171.3手稿大纲211.引言14/1851.1社会背景：知识的数字技术每天都在增加，它同时向我们展示了提高舒适度和生产力的许多机会，但也展示了我们在面对某些人类特征时所遇到的限制，这些特征仍然很难被机器及其传感器测量（例如，双关语和幽默的微妙之处这些局限性存在于业务的许多方面，包括流程管理，但流程管理已从日益增长的自动化中获益业务流程管理传统上对任务和活动及其调度进行建模，以描述如何执行流程。[65] 然而，与不同参与者的背景或专业知识相关的特征很难在现有模型中捕获和表示，这使得一些过程在目前的状态下很难重复。特别是这些过程已经被研究，并且是管理和信息系统中的另一个研究领域的主题：知识密集型知识密集型过程的特征[21]是：知识的操纵（隐式或显式），过程参与者之间的协作，活动的上下文和顺序的不可预测性（甚至在过程设计期间出现未知活动），影响要执行的活动的决策的信息的出现，为成功完成流程而要实现的中间目标的出现，有时不可预测事件的管理，遵守限制可能活动的规则和约束，最后，由于独特的情况而不可知识密集型流程存在于许多以协作方式使用知识为主导的活动中：例如，一个会议宣布了一个议程，但并不总是会得到遵守，甚至会因为其间发生的意外事件或参与者共享了重要信息而增加知识密集型过程有时可以接近经典过程（可预测的、详细的，其状态是预先已知的），例如在解决已知的和反复出现的问题时，或者相反，当需要非常高的创造性要求时，例如在艺术作品中，可以完全远离经典过程。 有几个观点可以让你更好地欣赏几个活动之间的旅程。通过使用关于在医疗过程中跟踪患者的两种观点例如，进行X光检查是由特定的医疗保健技术人员按照明确定义的程序进行的，但医疗保健人员事先并不知道每个患者需要进行过程观点（要执行的活动的结构、1.引言15/185背景和参与者如何影响活动的进行如果医院知识密集型流程的特点提出了许多挑战，包括管理被操纵的知识流、协作最后一个挑战是案例和流程观点的交叉点，因为它旨在重用过去流程实例的结果（类似于已完成和已验证的案例），以帮助用户运行新实例和构建新流程（两者都类似于新案例）。在高等教育的背景下，由于数字教育创新（IPN），数字化的整合在过去的15年里一直在进行 NPI使许多以前使用纸质数据的行政程序变成了在线工具，使培训途径更加灵活，并支持开发基于数字技术的新教育解决方案[ 27 ]。 与所有组织一样，将知识密集型流程完全或部分集成到IT系统中比更传统的流程要困难得多：COVID-19危机表明，视频会议解决方案的大规模部署是一种额外的技术支持，但不是对教学活动的完全支持。课程的构建，或在更换负责教师时的重建，通常是一项涉及准确分析课程必须在其中教授的背景的活动（课程/学位水平、取决于传授给学生的知识的其他课程、学生以前参加过的课程等）。以便从域中现有的信息因此，开发新课程或通过占用和更新现有课程来恢复现有课程的教师本文介绍了我们的工作，旨在从过去的案例中提取知识，评估其相关性，并建议用户以有组织的格式重用它。 为此，我们选择了高等教育和研究领域，更具体地说，是一位教师希望从现有的课程材料中建立一个多节课的课程，并可能增加关于同一主题的研究文章。1.引言16/185这项研究需要保持对当前问题和挑战的了解，这些问题和挑战是贡献试图解决的，同时与更广泛的社区合作因此，在提出假设和设计能够证实或反驳这些假设的贡献时，需要很大的创造力当一个领域由于大量的贡献而变得足够成熟时因此，课程的准备工作是对已知和经验证的知识的综合，以便将其传授给可能很少或根本没有经验的人。我们将不讨论如何传递这些知识（代表知识流的管理），这属于教育科学领域，但我们将研究如何从现有文献中提取这些知识，以评估其与特定主题的相关性（考虑上下文），并以课程的形式提出对这些知识的重组（重用过去实例的片段）。1.引言17/1851.2研究问题最近遇到的各种危机突出了现有工具的局限性，更广泛地说，突出了将知识密集型进程与信息技术系统相结合的困难 有几项研究探讨了这些挑战，并就若干应用领域提出了贡献过程片段[29][28]在一些研究中通过基于案例的推理[ 104 ]或基于案例的推理（CBR）（显式重用过去的案例）[ 14 ]或通过在每个活动的本地执行约束下重建过程模型[ 22 ]来研究最后，一些工作[132]从法律文本中生成模式，以确保食品行业的法规得到该方法利用法规在高等教育和研究的背景 准备一门课程需要大量的时间，包括更新课程以纳入新内容或学术研究的最新进展。最近的事件还表明，有时需要快速修改内容以适应，因此我们提出了一种方法，允许使用文本文档来衡量其与给定主题的一致性，并提取可重用的会话结构。因此，本论文的建议旨在帮助教师更好地管理他们的一些知识密集型过程特别是那些在课程建设的背景下所涉及的因此，我们的工作旨在回答以下研究问题：如何帮助教师从现有的文档中构建课程，并依赖于因此，这个问题针对的是知识密集型过程带来的两个挑战：重复使用片段来形成新的课程，以及通过检查文档的相关性来考虑上下文为了回答这个问题和相关的挑战，我们提出了几个研究子问题和假设：1.a如何定义课程的上下文H1课程的上下文比较多个语料库纪录片：一些同质的一个主题，其他包含几个主题[见场景]编号1-2-3-4-5]1.引言18/1851.b如何提取与上下文相关的术语？H2TAL技术允许检查他们选择的条款TAL工具，一旦他们的分析完成，所有关于几个不同的主题[见场景#1 -2-3-5]2如何H3L’analyse du graphe d’impact mutuel比较多个语料库纪录片：关于一个主题的同质语料库必须显示一组彼此非常接近或距离相同的文件，而3.a所研究的文献中存在哪些隐性知识？H4由于编写课程材料是一种人类活动，其目的是传授关于某个主题的知识，因此可以考虑从这种材料中提取以下隐性知识通过对相关术语进行分组并评估这些分组的质量来明确链接H4A特定术语的选择特定的上下文（而不是H4b术语的组织形式逻辑组（序列、章节、章节......）一次H4C主题的介绍，因为按精确顺序测量（以首先解决先决条件1.引言19/1853.b如何提取所研究的学科中存在的隐性知识？H5概念上的相似性允许l’extraction de connaissances tacites,使用概念相似性构建术语分组，并评估这些分组[参见场景1-3-5]4文件的初始选择如何影响CREA方法的应用结果H6的应用结果CREA方法可供教师使用，不受以下因素的影响：测试主题、语言和文档数量不同的多个场景[参见场景#1 -3-5]H6A课程主题的初步选择H6B初始文档数所选H6C所选文档的语言H7的应用结果CREA方法可能受到以下因素的影响：使用异构文档和不同内容测试该方法，以H7A异构文档的存在在初始选择中（研究文章、课程材料、书籍等）H7b当事人的存在（节，章节......）在文档中离题H7c文件内容的性质（图片、代码列表......）1.引言20/1855如何呈现CREA方法的结果，以提高教师的可H8相互影响图d’aider un enseignant en rendant比较多个文献语料库：关于单个主题的同质语料库应显示一组彼此非常接近或距离相同的文献，H8A相互影响图可视化文档语料库处理的上下文H8b相互影响图可视化H8c相互影响图足以以最高精度可视化文档的表示H9以表格形式呈现术语簇隐含地强加了阅读顺序。使用以下方法数据可视化（单词云等）[未处理/见讨论和结论]前面提到的工作要么集中在过于遥远的领域（食品工业），要么集中在过于结构化的过程中，其中任务是模型的核心现有的工作[110]集中在知识的我们的贡献，CREA（案例重用和适应）方法，添加了在其他工作中研究的形式概念分析的度量和可视化，有几种使用场景我们还开始研究时间方面的问题，提出了一种在潜在客户之间吸取的方法，即为生成的会话安排时间。按时间顺序组织的文档不仅可以提取知识，还可以提取知识的呈现顺序。L’ordonnancement 然而，我们提出了一个适应于概念簇的时间组织的版本的初步结果最后，对主要贡献进行了扩展，并对先前生成的聚类进行了部分排序
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