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

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Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM discipline ce document est relatif. » Ontologies pour le Web Semantique et le e- Learning, Marie-Helene Abel et al., AFIA. En ce qui concerne le bruit maintenant, on peut constater qu’il apparaît en premier lieu avec l’annotation de segments à partir d’indicateurs peu fiables car trop polysémiques. Suivant certains contextes, ces marques se trouvent avoir des fonctions discursives ne correspondant pas à celles que l’on attend. Cela varie considérablement suivant les marques linguistiques utilisées comme indicateur, certaines se trouvant dans un contexte particulièrement rare n’ont pas exceptionnellement la même valeur sémantique, tandis que d’autres marques, elles, sont trop variables suivant les contextes et apportent continuellement du bruit dans les textes. Pour ces dernières, la solution actuelle est donc de les repérer et de les retirer. Cependant pour les marques linguistiques qui provoquent du bruit en raison d’un contexte exceptionnel où elles se situent, ce phénomène étant plutôt peu fréquent, on admet qu’elles peuvent être globalement fiables et nous pouvons ainsi les conserver. La présence de contextes très particuliers faisant changer la fonction de marqueurs relativement fiables est un phénomène complexe à traiter. Prenons un exemple tiré de notre corpus d’évaluation, légèrement différent mais qui traduit ce problème de contexte dans lequel se situe l’indicateur : « Nous aurions ainsi deux formes de l'épreuve autobiographique : (i) je dispose de beaucoup de temps, je produis un texte ample (= 100 pages), je recours massivement au traitement scénographique ;(ii) je dispose de peu de temps, je ne peux (ou ne dois) que produire un texte au format modeste (= 20 pages), et je recours massivement au summury. » Economie cinétique et formes de mimesis : le cas des histoires de vie, Jean- Michel Baudoin & Juan Pita, CALS2006. Ce segment textuel a été annoté par nos règles comme étant une méthode de l’auteur grâce à la présence de l’indicateur fort (dans les articles scientifiques) je recours et de l’indice au traitement dans le contexte textuel de l’indicateur. Cependant, on voit bien que le je ne renvoie pas à l’auteur et que donc ce segment je recours massivement au traitement n’a pas le même rôle qu’il devrait avoir normalement, c’està-dire de méthode de l’auteur. Ici, le problème est principalement lié à l’anaphore 252
Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM pronominale contenue dans l’indicateur, et non pas à la polysémie de l’indicateur, mais cela expose le problème du contexte particulier où il est posé dans un cas difficilement gérable automatiquement. Nous prenons conscience de ce fait puisqu’il intervient dans le bruit, même de manière faible, mais nous considérons prioritairement l’utilisation de nos marques au sein du texte dans les contextes les plus fréquents et les plus généraux (dans la mesure où cela n’introduit qu’un bruit très faible). Une seconde source de bruit prend son origine dans la taille de l’espace de recherche des indices autour de l’indicateur, cela de la même manière que le rappel. En effet, certaines règles s’exécutent dans un espace de recherche non approprié (trop large) pour déterminer correctement la valeur discursive du segment. La recherche d’un ou plusieurs indices au delà de la proposition pour certains indicateurs, introduit un bruit considérable. La levée de l’indétermination pour de nombreux marqueurs devrait pouvoir se faire dans le contexte de la proposition pour que l’annotation soit correcte. Pour remédier à ce problème, qui provoque aussi bien du bruit que du silence dans notre approche de l’annotation discursive de segments, des travaux sont actuellement en cours au laboratoire LaLIC ayant pour but la construction d’un segmenteur de textes en propositions. Ceci permettra d’effectuer ensuite des recherches d’indices dans des contextes propositionnels afin d’obtenir des résultats plus fiables et plus complets. Pour terminer l’analyse de cette évaluation, nous ferons quelques remarques. L’un des avantages des systèmes basés sur des ressources linguistiques construites par l’homme et non pas automatiquement, tel que le nôtre, est qu’ils peuvent être améliorés par de nouvelles modifications des ressources (ajouts, retraits…) qui sont totalement sous le contrôle d’un humain compétent (ici un linguiste). Les modifications effectuées en sont ainsi quasiment toujours contrôlées et positives. Dans le cadre de systèmes reposant sur des connaissances construites par apprentissage et sur lesquelles on n’intervient pas ou très peu directement, les variations peuvent tendre généralement vers l’amélioration mais cela n’exclut pas l’insertion d’éléments bruiteurs (notamment parcequ’il n’y a pas de différence dans les textes entre les cas particuliers ou généraux d’utilisation des marqueurs). Lors de cette évaluation, il nous a été possible de comprendre les causes de chaque annotation attribuée puisque l’on maîtrise entièrement les ressources et les règles d’annotation, ce qui n’est souvent pas le cas dans les systèmes par apprentissage. L’amélioration de notre système pour la suite s’avère plus aisée et maîtrisable. Après cette évaluation, nous avons vu qu’il est donc possible 253
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