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

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Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique évalués, notre stratégie offre ainsi une meilleure constance sur la qualité des résumés produits. Cette première évaluation quantitative et comparative par rapport à des extraits de sujets humains, nous a permis de montrer une réelle capacité de notre approche à construire efficacement des résumés, ceci relativement à d’autres systèmes logiciels professionnels. Cependant, une seule évaluation n’est pas toujours suffisante pour se rendre compte de l’efficacité d’une application de résumé automatique 63 . Par conséquent, nous allons décrire dans la partie suivante une autre évaluation, dont le principe est différent, afin de confirmer ce que nous venons de constater dans cette première évaluation. 1.3. 2 ème évaluation 1.3.1. Présentation du protocole Lors de la première évaluation, les sujets humains ont eu pour rôle d’élaborer les résumés de référence qui nous ont servi de base pour le calcul des valeurs de précision et de rappel. Maintenant, on désire qu’un autre groupe de sujets humains évalue directement différents résumés d’un même texte dans l’objectif de pouvoir confirmer ou non les tendances qui se dégageaient dans l’évaluation précédente. Cette nouvelle évaluation nous permettra aussi, dans une certaine mesure, de voir si les sujets humains sont aptes à différencier les résumés logiciels et humains. Nous donnons alors à douze sujets humains (étudiants de première année de Master à l’université Paris IV-Sorbonne) cinq résumés d’un texte (de type indicatif et construits à un taux de 10%) qu’ils doivent noter chacun. Nous divisons le groupe de sujets en deux, avec pour chaque groupe un texte différent. Pour un résumé, un étudiant a le choix de lui attribuer une note parmi mauvais, moyen et bon, cela en rapport avec les qualités générales du résumé (fonction indicative, cohérence, cohésion, etc.). Les étudiants n’ont pas accès aux documents originaux et ne sont pas considérés comme étant experts des domaines traités dans les deux textes. Dans les cinq résumés fournis à 63 Cf. partie 1.1 de ce chapitre 306
Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique l’étudiant, deux proviennent de sujets humains, les trois autres de logiciels. Les deux textes de cette évaluation ont été tirés des six textes de l’évaluation précédente, ainsi les résumés humains utilisés découlent directement de l’évaluation précédente. Les trois résumés construits automatiquement viennent pour le premier de notre application, pour le second de Copernic Summarizer, et enfin pour le troisième de AutoSummarize (Word). Copernic Summarizer et notre application ont montré les meilleurs résultats dans l’évaluation précédente, c’est pourquoi nous sélectionnons Copernic Summarizer dans le but de voir si une différence plus nette apparaîtra dans cette nouvelle évaluation. Quant à AutoSummarize qui était le plus mauvais, nous le conservons aussi afin d’observer si sa position dans la première évaluation concordera toujours avec la nouvelle. Nous n’avons pas sélectionné ici plus de résumés logiciels pour une raison de temps de lecture. Effectivement, les étudiants disposent d’une heure au total pour noter les cinq résumés, et nous pensons que la notation d’encore plus de résumés pourrait altérer la qualité de l’évaluation (même en augmentant le temps total). Pour remédier à un éventuel biais dû à l’ordre de présentation aux étudiants des cinq résumés, en prenant l’hypothèse que les conditions de notation pour les derniers résumés sont différentes par rapport au premier en raison de l’attention, on les présente dans un ordre à chaque fois différent pour chaque étudiant. 1.3.2. Analyses des résultats La notation par les étudiants des différents résumés est présentée dans les tableaux 6 et 7, respectivement pour le premier et deuxième texte. Les valeurs 0, 1 et 2 désignent les notes mauvais, moyen et bon que les étudiants doivent attribuer à chaque résumé. Nous distinguons dans les colonnes les différents résumés et dans les lignes les différents sujets humains. Enfin dans les deux dernières lignes de ces deux tableaux, nous donnons la note moyenne pour chaque résumé, ainsi que son écart-type moyen (c’est-à-dire par rapport à la moyenne arithmétique) 307
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