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

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Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique Document1 RésuméA RésuméB RésuméC RésuméD RésuméE Copernic Word RA-Excom Humain1 Humain2 Sujet1 0 2 1 2 - Sujet2 1 0 1 2 0 Sujet3 2 0 1 2 0 Sujet4 1 0 1 2 1 Sujet5 1 0 1 2 2 Sujet6 2 2 2 2 1 Moyenne Valeur 1,17 0,67 1,17 2 0,80 Ecart-type Moyen 0,48 0,76 0,24 0 0,53 Tableau 6 : Notes pour les résumés du premier texte Document2 RésuméA RésuméB RésuméC RésuméD RésuméE Copernic Word RA-Excom Humain1 Humain2 Sujet7 0 1 1 1 0 Sujet8 1 1 1 1 0 Sujet9 2 1 0 0 2 Sujet10 1 2 1 2 0 Sujet11 0 0 2 2 1 Sujet12 1 0 0 0 2 Moyenne Valeur 0,83 0,83 0,83 1 0,83 Ecart-type Moyen 0,56 0,56 0,56 0,67 0,83 Tableau 7 : Notes pour les résumés du deuxième texte Dans le tableau 8, nous donnons les notes moyennes et l’écart-type moyen pour l’ensemble des deux textes et pour chaque résumé, et dans la dernière colonne, les valeurs moyennes pour l’ensemble des résumés humains (Humain1 + Humain2 sur les deux textes). Copernic Word RA-Excom Humain 1-2 Moyenne totale 1 0,75 1 1,125 Ecart-type Moyen 0,52 0,66 0,40 0,51 Tableau 8 : Valeurs moyennes sur les deux textes Donnons maintenant les premières observations qui peuvent se dégager de ces résultats : • En moyenne, on observe dans les deux textes qu’un des deux résumés humains apparaît toujours comme le mieux noté (plus nettement dans le premier texte), 308
Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique toutefois deux résumés logiciels se placent devant l’autre résumé humain (le notre et Copernic Summarizer). Cela montre déjà que, dans la notation effectuée par les étudiants, les résumés humains ne se dégagent pas aussi facilement comparativement à d’autres résumés logiciels. • Sur 10 résumés au total, seulement deux sont notés de la même manière par 6 étudiants (1 pour le résumé EXCOM et 2 pour le résumé humain1 du premier texte). Les 8 autres résumés ont des notes variant de mauvais à bon, aussi bien pour les résumés humains que machines (avec des fréquences différentes évidemment). Là aussi, aucune distinction nette n’apparaît entre les résumés humains et logiciels. • Si l’on prend alors les valeurs d’écart-type moyen, on voit que les sujets humains ne sont pas dans leur ensemble plus en accord dans la notation d’un résumé humain que d’un résumé logiciel (sauf dans le premier texte pour le résumé humain1 et le nôtre). • Les résumés issus de notre application et de Copernic Summarizer ne sont pas vraiment distinguables par les étudiants des résumés humains (si l’on prend les valeurs moyennes de humain1-2 du tableau 8). L’avantage va plutôt pour notre application à cause d’une variation plus faible entre les appréciations (écart-type moyen de 0,4) pour une note moyenne de 1. Enfin, AutoSummarize de Microsoft offre des résultats plus médiocres avec la note la plus basse et un écart-type moyen assez élevé. Il se dégage ainsi légèrement des autres par ses performantes plus médiocres. Nous convenons qu’il est difficile de généraliser ces résultats en raison du nombre réduit de textes et de sujets qui ont pu participer à cette évaluation. Idéalement, il faudrait pouvoir effectuer une telle évaluation sur un très grand nombre de textes et éventuellement sur plus de sujets pour s’assurer de résultats totalement fiables. Mais comme nous faisons cette évaluation à la suite d’une autre, elle nous permet toutefois de continuer à observer certaines tendances qui ont pu être exprimées dans la première évaluation. Rappelons ces principales tendances dans le contexte de cette nouvelle évaluation : 309
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