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

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Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM d’annotation participe à l’apparition d’erreurs d’annotation ou au silence qui peut exister ? Au terme de cette évaluation, nous pourrons donc juger nos ressources linguistiques et l’importance des contraintes linguistiques et informatiques sur notre approche et sur notre système. Corpus d’étude Dans le cadre de notre évaluation, nous décidons de constituer notre corpus de textes du même type que ceux sur lesquels nous avons travaillé auparavant dans l’élaboration de nos ressources. Ainsi, nous choisissons vingt textes de type article scientifique dans six corpus différents et plus ou moins relativement liés dans les domaines qu’ils abordent. Les six corpus dont sont extraits les textes sont celui de l’AFIA, des colloques RECITAL 2001, CALS 2006, TALN 2001, et EUROSEM 2000 et de la revue ALSIC 49 . Ils portent sur les domaines de l’intelligence artificielle, des sciences du langage, du traitement automatique des langues, et des sciences de l’éducation (voir le tableau 3 ci-dessous pour la répartition des textes suivant le corpus). Corpus Nombre articles AFIA 7 TALN2001 6 RECITAL2001 1 CALS2006 2 ALSIC 3 EUROSEM2000 1 Total 20 Tableau 3 : Corpus d’évaluation Dans la construction de nos ressources, nous avons travaillé en partie sur des textes provenant de ces différents corpus. Toutefois, nous avons également travaillé sur d’autres ensembles de textes, tels que des textes provenant de la revue de sciences cognitives INTELLECTICA ou des textes en sciences humaines (sociologie, politique, 49 Nous renvoyons l’auteur à l’annexe 2 partie 1 pour un détail plus complet des articles et des corpus. 246
Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM psychologie, etc.) issus de la base d’articles en ligne de l’Institut Jean Nicod. Nous faisons ces remarques tout simplement pour informer le lecteur que les ressources qui vont être exploitées ici ne se sont pas élaborées uniquement dans le cadre restreint des corpus que nous retenons ici pour l’évaluation. Les ressources ont été généralisées le plus possible pour ne pas les faire dépendre d’un corpus, la validation va nous permettre de vérifier si ce choix convient bien. Protocole Notre protocole consiste en un calcul sur chaque texte des valeurs de précision et de rappel pour chaque catégorie discursive intervenant dans l’annotation ainsi que pour l’ensemble de toutes les catégories intervenantes. Rappelons comment sont calculés les taux de précision et de rappel mis dans le cadre de notre évaluation : a : Nombre d’annotations correctes attribuées automatiquement. b : Nombre d’annotations attribuées automatiquement c : Nombre d’annotations correctes attribuées manuellement Précision (%) = (a / b) * 100 Rappel (%) = (a / c) * 100 Le calcul du rappel nécessite donc d’avoir annoté manuellement les vingt textes avec les mêmes catégories discursives qui ont été lancées automatiquement sur les textes. Nous ferons remarquer un point important de l’évaluation qui porte sur l’annotation manuelle des vingt textes. Nous avons annoté uniquement les segments comportant des marques linguistiques explicites pouvant justifier la valeur discursive qu’on leur affecte. Nous considérons que cette approche est assez objective et peu soumise au jugement de celui qui annote, en raison de la présence d’indices matériels communément admis comme étant associés à des fonctions textuelles précises (représentatives de catégories discursives). Une annotation sans référence à des marques 247
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Sommaire Sommaire SOMMAIRE.........
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Sommaire 6 2.2.1. La méthode d’e
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Sommaire 2. CONSTRUCTION DE FICHES
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Introduction Désormais, le domaine
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Introduction adoptées… Une strat
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