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

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Chapitre 4 : Processus et stratégies de résumé automatique document les présentations thématiques, problématiques et objectifs) puis tous les segments se ramenant à des résultats ou des conséquences essentielles du texte (en fin de document les résultats, conséquences, conclusions et récapitulations), les segments en rapport avec une évaluation des données (en début et en fin de document), et enfin les segments rapportés aux méthodes, et hypothèses générales (en début de document ). Tous les segments extraits doivent provenir de l’auteur et/ou être en rapport avec le document en cours (on choisit pour cela les annotations correspondantes dans chaque cas, voir chapitre 3). ORDRE D’EXTRACTION 1. Présentation thématique 2. Problématique 3. Objectif Début de texte + Pertinence - 4. Résultat 5. Conséquence 6. Conclusion 7. Récapitulation 8. Evaluation Fin de texte Début et fin de texte OU présence d’un terme thématique issu du titre principal 9. Hypothèse 10. Méthode Début de texte 1 er critère : catégorie 2 eme critère : position textuelle 3 eme critère : terme thématique Figure 23 : Ordonnancement pour le résumé résultat 1.2.2.3. Des stratégies variables pour l’utilisateur D’une manière générale, la possibilité de pouvoir exécuter plusieurs stratégies par une application de résumé automatique est particulièrement utile dans deux cas. Premièrement, il peut être intéressant, pour élaborer un type de résumé, de tester plusieurs stratégies et de voir pour chacune lesquelles sont les meilleures. On peut observer alors quelles sont les variations qui sont les plus significatives sur la qualité du résumé recherché. Par exemple, on sait que le choix de certaines catégories discursives comme les présentations thématiques ou les objectifs de l’auteur, avec la prise en 274
Chapitre 4 : Processus et stratégies de résumé automatique compte de leur position dans le texte sont des choix cohérents pour une stratégie de construction de résumé indicatif. Une stratégie de construction pour un type de résumé doit correspondre à une sélection particulière des segments textuels à partir d’une hiérarchisation spécifique des catégories discursives couplées avec certaines conditions (position textuelle et terme thématique). Deuxièmement, la possibilité de varier les stratégies permet à notre système d’en proposer une ou plusieurs pour chaque type de résumé. L’utilisateur peut alors choisir celles qui lui semblent le mieux convenir. En plus des stratégies proposées par défaut dans l’interface du système, il est possible pour l’utilisateur de concevoir sa propre stratégie en désignant quelles sont les catégories les plus pertinentes dans l’ordonnancement en rapport avec la position textuelle et les termes thématiques. Un utilisateur peut donc privilégier l’extraction des phrases pour le résumé dans une partie précise du texte (début, fin ou corps du texte), ou bien il peut choisir d’appliquer une stratégie existante en excluant la sélection de certaines catégories discursives qui ne l’intéressent pas. Notre approche du résumé automatique, qui repose avant tout sur l’annotation discursive du texte, secondairement associée à deux autres critères, offre une grande souplesse dans la construction de résumés en permettant de faire varier les stratégies. A la suite de l’annotation du texte, il devient commode de travailler sur les phrases annotées pour produire différentes sortes de résumés comme d’autres applications, telles que les fiches de synthèse (chapitre 6). La possibilité pour un utilisateur d’intervenir en altérant ou en proposant une stratégie montre bien que notre approche s’insère totalement dans la production de résumés flexibles répondant notamment aux attentes de l’utilisateur, et qu’elle ne s’est pas orientée autour de la production d’un seul type de résumé. Toutefois dans une application de notre travail à des textes d’autres genres, nous remarquerons que certains types de résumés ne peuvent pas être produits, en particulier les textes narratifs comme les histoires. Ceci est dû au fait que nous n’effectuons pas une annotation qui permettrait d’annoter les catégories discursives pertinentes dans les textes narratifs puisque nous avons concentré notre travail sur les textes scientifiques. Il faudrait pour cela ajouter de nouveaux critères portant sur la causalité et la temporalité dans les textes, qui seraient essentiels pour le traitement de ce type de textes dans le cas du résumé automatique. En effet, la détermination des segments textuels les plus pertinents dans ce genre de texte est très liée à la causalité, et donc aussi à la temporalité, entre les événements qui y sont décrits. Malgré tout, à partir de travaux 275
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