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

Chapitre 2 : Le résumé automatique de textes
automatique avait toujours été de produire des résumés identiques aux humains par la
compréhension de son activité résumante. Cette remarque claire de R.E. Wyllys du
groupe TRW montre bien cet objectif à terme, malgré l’emploi des approches par
extraction de l’époque dont il connaissait déjà les limites :
The ultime goal of research in automatic abstracting is to enable a
computer program to “read” a document and to “write” an abstract of it in
conventional prose style, but the path to this goal is full of unconquered
obstacles. [Wyllys 1968] rapporté dans [Endres-Niggemeyer 1998]
De nos jours, le but est de produire des résumés suffisamment utiles pour les
utilisateurs humains dans leurs prises d’actions ultérieures à partir de leur lecture. Ainsi,
le fait de présenter les approches par extraction après celles par compréhension reflète
ce retour à des objectifs plus modestes avec l’utilisation de méthodes plus pratiques et
efficaces, mais aussi cette prise en considération de la difficulté des barrières à franchir
pour calquer l’activité résumante humaine (comme cela l’a été pour l’IA avec le
comportement intelligent, notamment avec le fameux test de Turing).
2.2. L’approche par compréhension avec analyse en profondeur
Le premier type d’approche correspond à la production automatique de résumés
par compréhension qui s’inspire du domaine de l’intelligence artificielle et de la
psychologie cognitive. Comme nous l’avons dit plus haut, ce type d’approche est
apparu vers la fin des années 1970, parallèlement aux premiers travaux proposant des
modèles cognitifs de la compréhension de textes. Les approches par compréhension
considèrent la tâche de résumé automatique comme devant être calquée sur l’activité
résumante humaine tel que la fait l’homme 24 . C’est-à-dire que globalement la
construction d’un résumé doit s’assimiler dans une certaine mesure à la compréhension
du texte source. La constitution d’un résumé par une application doit ainsi passer par la
compréhension totale ou partielle du texte. L’application doit pouvoir construire une
24 Cf. chapitre 1 pour plus de détails.
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