Le résumé automatique de textes - LaLIC - Université Paris-Sorbonne

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Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM de MOXCE pour la recherche d’informations à partir de l’indexation des annotations sémantiques [Djioua et Desclés 2007], en projet avec France Télécom. Du point de vue technologique, le système EXCOM est élaboré en langage PERL, et la représentation des textes traités dans le processus automatique d’annotation est sous format XML. Le système consiste en l’exécution de différents traitements (figure 11), auxquels sont associés des ressources particulières, permettant au final d’annoter automatiquement le texte pour qu’il puisse être traitable par une autre application ou bien visualisable dans une interface. EXCOM prend en entrée des fichiers de type HTML, XML ou TXT dont certaines informations, pouvant être ultérieurement importantes, sont conservées, comme la taille des caractères, l’apparence du contenu textuel (italique, gras, souligné), des liens vers des images, etc. En sortie finale, EXCOM renvoie plusieurs fichiers XML contenant le texte annoté avec diverses nouvelles méta-données portant sur lui, que nous décrirons plus loin. Règles typographiques Ressources linguistiques : marqueurs + règles Document XML textes + annotations TEXTES (Txt, html, xml…) Prétraitement + Segmentation SEGATEX Annotation sémantique automatique Moteur Document XML textes d’annotation EXCOM Document XML annotations Figure 11 : Architecture générale de la plate-forme EXCOM 106
Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM 2.2. Principes de fonctionnement Nous allons exposer dans cette partie les éléments les plus importants qui permettent de comprendre le fonctionnement d’EXCOM, c’est-à-dire : 1. la méthode d’exploration contextuelle sur laquelle le système repose principalement ; 2. la segmentation physique du texte qui consiste en une étape préalable à l’annotation ; 3. l’écriture dans le système des ressources linguistiques décrivant les formes linguistiques à recherchées et les procédures d’annotation ; 4. et enfin la phase d’annotation automatique qui exploite tout cela en enrichissant le texte par de nouvelles métadonnées sémantiques. 2.2.1. La méthode d’exploration contextuelle Les systèmes classiques de recherche d’informations, manipulant généralement des données quantitatives et ne prenant pas en compte une quelconque forme de catégorisation sémantique des informations, sont confrontés à un inconvénient majeur dû à un manque d’analyses linguistiques et sémantiques, qui limite l’aptitude de ces systèmes à répondre à certains types de tâches. Cet inconvénient correspond à leur incapacité à reconnaître l’appartenance des segments textuels manipulés à des catégories sémantiques d’information présentes dans les textes. Dans l’extraction d’informations textuelles ou la construction automatique de résumés, ceci est réellement problématique puisque certaines catégories sémantiques d’information peuvent apparaître plus importantes que d’autres en fonction du type de texte ou d’un type de requête. Par exemple, le fait qu’un segment textuel corresponde à la problématique générale de l’auteur dans un article scientifique n’est pas une information prise en compte par de tels systèmes. Or un tel segment, associé à cette catégorie sémantique (de l’ordre du discursif), est très indicatif à propos du contenu d’un texte en raison de sa fonction, et il s’avère pour cela pertinent dans la construction d’un résumé. Pour des systèmes n’effectuant pas cette catégorisation, cela implique également qu’il n’est pas 107
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Sommaire 6 2.2.1. La méthode d’e
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Introduction Désormais, le domaine
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Introduction adoptées… Une strat
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