Résumé
L’acquisition de contraintes assiste un novice à modéliser son problème sous forme de réseau de contraintes. Dans les systèmes d’acquisition de contraintes existants, l’utilisateur est seulement demandé à répondre à des questions très simples. L’inconvénient est que lorsqu’aucune connaissance de base n’est fournie, l’utilisateur peut avoir besoin de répondre à un grand nombre de questions pour apprendre toutes les contraintes. Dans cet article, nous introduisons le concept de requête de généralisation basé sur une agrégation de variables sous forme de types. Nous présentons un algorithme de généralisation de contraintes qui peut être branché dans n’importe quel système d’acquisition de contraintes. Nous proposons plusieurs stratégies pour rendre notre approche plus efficace en terme de nombre de requêtes.Finalement, nous comparons expérimentalement le récent système QUACQ à une version étendue, renforcée par l’utilisation de notre fonctionnalité de généralisation. Les résultats montrent que la version étendue améliore considérablement la version de base de QUACQ.