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

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Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique une épreuve de notation, comme avec la seconde évaluation, et inversement. Par exemple dans quelques cas, des sujets ont noté de la même manière (ou même mieux) un résumé produit par AutoSummarize par rapport à un résumé humain (qui sert de référence dans la première évaluation où AutoSummarize donne de mauvais résultats). Précision RA-EXCOM AutoSummarize COPERNIC Texte 1 66,7 9 33,3 Texte 2 42,3 33 20,8 Tableau 9 : Valeurs de précision des résumés Rappel 1 RA-EXCOM AutoSummarize COPERNIC Texte 1 16,6 5 15 Texte 2 27,5 17,5 10,4 Tableau 10 : Valeurs de rappel (union) des résumés Rappel 2 RA-EXCOM AutoSummarize COPERNIC Texte 1 33 0 0 Texte 2 50 25 0 Tableau 11 : Valeurs de rappel (intersection) des résumés En comparant encore ces deux évaluations (délibérément distinctes), les informations qui se dégagent de leurs résultats restent malgré tout dans une certaine continuité et cohérence. Dans les deux cas, notre application se place correctement par rapport à Copernic Summarizer et AutoSummarize. Même si la meilleure position de notre application est plus apparente dans la première évaluation, la seconde ne l’infirme pas, elle montre juste des variations de résultats plus faibles, qui laissent plus difficile un classement entre les différents résumés logiciels. Enfin, ces deux évaluations exposent bien la capacité de notre application basée sur EXCOM à produire des résumés tout à fait comparables à d’autres applications. Globalement, notre application est même apparue légèrement meilleure sur certains aspects (contenus plus similaires à ceux que des humains produisent…). Ainsi, les différentes hypothèses et méthodes auxquelles nous nous sommes attachées dans la méthodologie de construction de résumés de notre application logicielle (annotation discursive automatique, méthode d’exploration contextuelle, etc.) se sont avérées 312
Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique complètement efficaces et opérationnelles dans une tâche aussi difficile. Pour cela, nous allons reprendre dans la partie suivante les points les plus pertinents de notre approche en expliquant en quoi ils le sont, et leurs avantages par rapport à d’autres méthodes. 2.2. Intérêt de notre approche par annotation discursive automatique 2.2.1. Annotation par la méthode d’exploration contextuelle La partie la plus essentielle de notre travail repose sur la bonne annotation des textes qui sont traités automatiquement. Ce sont les annotations discursives attribuées aux textes qui constituent le principal critère de pertinence pour la sélection des segments devant constituer le résumé, ou encore pour l’extraction d’informations dans le cadre d’une recherche d’informations par catégorie 64 . Cette phase d’annotation exécutée par le système EXCOM (chapitre 3) utilise la méthode d’exploration contextuelle que nous avons déjà présentée 65 . Nous allons toutefois reprendre certains éléments importants de cette méthode linguistico-computationnelle, notamment à travers les avantages qu’elle offre en matière de traitement automatique de la langue par rapport à d’autres méthodes. Lors de l’annotation par le système EXCOM, la méthode procède dans un premier temps à un repérage des différentes indicateurs présents dans le texte et qui correspondent à un ou plusieurs points de vue de recherche (liés à des catégories discursives). Toutefois, ces indicateurs peuvent parfois n’être pas suffisants pour pouvoir annoter un segment textuel. Par conséquent, à l’aide de règles d’exploration contextuelle, le contexte d’une partie des indicateurs est analysé pour rechercher d’éventuels indices levant l’indétermination sémantique pouvant porter sur les indicateurs. Enfin si ces conditions sont valides, l’annotation des segments se fait comme il est défini dans les règles d’exploration contextuelle. Ce qui est ici important du point de vue du traitement automatique de la langue, c’est que cette méthode travaille uniquement sur des formes de surface sans aucune analyse en profondeur du texte, c’est-à-dire sans analyses morpho-syntaxiques, syntaxiques ou sémantiques. 64 Voir les fiches de synthèse dans le chapitre 6 65 Cf. chapitre 3, partie 2.2.1. 313
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Table des illustrations 3. Liste de
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