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

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Conclusion et perspectives<br />

évaluations qui ont consisté à comparer nos <strong>résumé</strong>s à <strong>de</strong>s <strong>résumé</strong>s<br />

produits par <strong>de</strong>s sujets humains à partir <strong>de</strong>s mêmes <strong>textes</strong> ou par <strong>de</strong>s<br />

applications logicielles professionnelles fournissant cette fonctionnalité<br />

(chapitre 5). Pour <strong>de</strong>s <strong>textes</strong> scientifiques, les résultats <strong>de</strong> ces <strong>de</strong>ux<br />

évaluations ont pu montrer que les <strong>résumé</strong>s construits par notre application<br />

sont au moins aussi « bons », voire meilleurs dans certains cas, que ceux<br />

élaborés par <strong>de</strong>s applications logicielles professionnelles.<br />

4. Nous avons également étendu l’application <strong>de</strong> l’annotation discursive <strong>de</strong><br />

<strong>textes</strong> à la construction <strong>automatique</strong> <strong>de</strong> fiches <strong>de</strong> synthèse (chapitre 6).<br />

Pour certains besoins, les fiches <strong>de</strong> synthèse offrent un moyen plus<br />

efficace que le <strong>résumé</strong> <strong>automatique</strong> pour présenter certaines informations<br />

pertinentes du fait qu’elles exploitent entièrement la catégorisation <strong>de</strong>s<br />

informations textuelles. Une application informatique propose ainsi la<br />

construction <strong>automatique</strong> <strong>de</strong> fiches <strong>de</strong> synthèse à partir <strong>de</strong>s besoins <strong>de</strong><br />

l’utilisateur, notamment à partir <strong>de</strong> modèles <strong>de</strong> fiche prédéfinis et proposés<br />

à l’utilisateur.<br />

5. Enfin, toutes les réalisations informatiques <strong>de</strong> ces travaux cités plus haut<br />

ont été regroupées dans une interface commune, simple d’emploi pour un<br />

utilisateur classique et entièrement compatible avec les autres travaux du<br />

laboratoire <strong>LaLIC</strong> (par exemple ceux sur le traitement <strong>de</strong>s relations texte à<br />

image <strong>de</strong> F. <strong>Le</strong> Priol [<strong>Le</strong> Priol 2008]).<br />

En complément <strong>de</strong> ces rappels <strong>de</strong> nos réalisations, il nous semble important <strong>de</strong><br />

récapituler une fois encore les points les plus fondamentaux qui particularisent<br />

l’approche adoptée dans notre thèse. Cette approche se base sur la catégorisation <strong>de</strong>s<br />

informations dans les <strong>textes</strong> à partir <strong>de</strong> l’annotation discursive <strong>de</strong> ceux-ci,<br />

particulièrement, comme nous l’avons dit, dans l’objectif <strong>de</strong> pouvoir fournir <strong>de</strong>s<br />

applications <strong>de</strong> <strong>résumé</strong> <strong>automatique</strong> ou <strong>de</strong> construction <strong>de</strong> fiches <strong>de</strong> synthèse. Voici ces<br />

principaux points brièvement rappelés :<br />

1. L’annotation discursive, qui est à la base <strong>de</strong> notre travail et qui est<br />

effectuée <strong>automatique</strong>ment par le système EXCOM, repose entièrement<br />

sur la métho<strong>de</strong> d’exploration contextuelle. <strong>Le</strong>s principales particularités <strong>de</strong><br />

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