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

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Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique Figure 29 : Taux de rappel sur l’ensemble Figure 30 : Taux de rappel sur l’intersection Comparativement aux autres systèmes de résumé automatique, notre approche se situe le plus souvent en première place pour ces trois valeurs calculées, cela bien sûr dans le cas du traitement d’articles scientifiques. Mais, cela montre également l’intérêt de notre approche qui peut être évidemment étendue à d’autres types de textes par la création de nouvelles règles et annotations, comme pour le repérage des événements dans une narration avec les relations causales qui les lient à l’aide de marqueurs discursifs correspondants. Donnons alors quelques commentaires importants qui expliquent ces résultats : 304
Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique • Pour la précision, les résumés construits par notre approche sont composés en moyenne à 52% de phrases retenues par les sujets humains (valeur de précision de la figure 28), nettement plus que pour les trois autres systèmes. On note toutefois dans ce cas que la précision n’indique par forcément l'étendue du bruit. Les phrases retenues par les systèmes informatiques et non par des sujets humains ne correspondent pas obligatoirement à du bruit. • Néanmoins, dans le cas de l’analyse du bruit, les trois autres systèmes ont inséré dans leurs résumés des phrases totalement intraitables par le lecteur, comme un titre quelconque au milieu de l’article ou bien une unique référence bibliographique sans importance apparente. Ceci reflète l’utilisation de techniques statistiques et heuristiques qui, dans certains cas, fournissent ce type de bruit bien particulier (puisqu’il n’y paraît aucun critère linguistique justifiable). Dans notre approche, un certain type de bruit correspond plutôt à des phrases dont la valeur discursive a été mal déterminée par nos règles du fait de la polysémie des marqueurs, toutefois elles affectent moins la lisibilité du résumé que dans le cas des éléments bruiteurs extraits par les trois autres approches (surtout par AutoSummarize et SSSum). • Pour les deux calculs de rappel, surtout dans le deuxième cas, là aussi notre approche se place très nettement en première position. Dans les six textes, elle a retenu des phrases extraites par les deux sujets humains à la fois, avec une valeur moyenne de rappel de 35% (figure 30). Les autres systèmes n’ont pas, dans certains cas, introduit ce type de phrase dans leur résumé (pour les textes T1 et T3). Dans notre évaluation, les phrases retenues par deux sujets à la fois contiennent pour une grande partie des marques de surface qui indiquent explicitement leur pertinence (comme des éléments de métadiscours), c’est pour cela que notre approche semble avoir été favorisée pour extraire ces phrases car elle repose en grande partie sur le repérage de ces marques. • Enfin, dans les trois figures, on voit que la variation des valeurs d’un texte à un autre a une amplitude plus faible dans notre approche par rapport aux écarts observés dans les trois autres. Ceci fait retranscrire une certaine fiabilité de notre stratégie d’un texte à un autre, à l’opposé du résumeur de Word dont les variations trop importantes montrent qu’il est peu fiable. Sur les six textes 305
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