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

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Chapitre 2 : Le résumé automatique de textes morphosyntaxique et syntaxique. Ceci permet alors à ce domaine d’avancer distinctement et aussi d’exploiter de nouveaux champs potentiellement intéressants au delà de la compression de textes. Donnons en exemple les travaux de K. Knight et D. Marcu dans [Knight et Marcu 2002] qui ont pour objectif de répondre à deux tâches différentes : produire par compression des résumés grammaticalement cohérents, et devant contenir les informations les plus pertinentes. Pour cela, ils proposent un modèle probabiliste reposant sur la notion de canal bruiteur et un modèle de décision travaillant à partir de règles. Dans les deux cas, ils emploient l’analyseur Collins [Collins 1997] pour construire les arbres syntaxiques de chaque phrase. Le premier modèle consiste à éliminer le bruit des phrases, c’est-à-dire des informations supplémentaires qui se sont ajoutées au « noyau » de la phrase contenant l’information pertinente que l’auteur a voulu initialement exprimer. Des probabilités sont ainsi affectées à chaque phrase suivant la qualité de leur compression. Le système a pour cela été préalablement entraîné sur un corpus textes/résumés. Pour le modèle de décision, celui-ci consiste en la réduction des arbres syntaxiques fournis par l’analyseur Collins à partir de règles de manipulation d’arbres créés par apprentissage. L’idée est de garder les meilleurs constituants d’une phrase à partir de leur nature et de leur position syntaxique. En France, regardons les travaux récents de M. Yousfi-Monod et V. Prince [Yousfi-Monod et Prince 2006] du LIRMM à Montpellier. Ceux-ci résident en l’élimination des composants peu pertinents de la phrase en fonction de leur rôle syntaxique, celui-ci étant déterminé par l’analyseur SYGFRAN [Chauché 1984] retenu dans leur travail. L’hypothèse adoptée est que la fonction syntaxique et la position dans l’arbre syntaxique d’un constituant de la phrase sont révélatrices de sa pertinence au sein de celle-ci. Ce travail repose sur un ensemble de règles construites manuellement à partir d’un modèle linguistique, à la différence de travaux où les règles sont générées par apprentissage. Pour terminer, nous remarquons que l’inconvénient majeur de ce domaine reste qu’une très grande partie des travaux reposent sur une analyse syntaxique, or il n’existe pas encore de nos jours d’analyseurs syntaxiques assez fiables malgré les nombreux travaux portant sur ce sujet. 86
Chapitre 2 : Le résumé automatique de textes 5. Historique des recherches au laboratoire LaLIC 5.1. Travaux précédents : SERAPHIN, SAPHIR et CONTEXTO 5.1.1. Le système SERAPHIN (1994) Le laboratoire LaLIC de l’université ParisIV-Sorbonne a acquis depuis plus d’une dizaine d’années une expérience dans le domaine du résumé automatique de textes. La réalisation de plusieurs projets, tels que SERAPHIN, SAFIR et ContextO, a participé en France et dans le monde francophone 36 à la réflexion et à la mise en place d’applications concrètes dans ce domaine depuis les années 90. Par ailleurs, ces projets se sont également développés à la suite d’une demande provenant de l’entreprise EDF qui fut par conséquent partenaire de ceux-ci. Le système SERAPHIN (Système Expert de Repérage Automatique des Phrases Importantes d’un texte et de leur Normalisation) [Leroux 1994] [Berri, 1995] était la première application de résumé automatique du laboratoire, et il s’insérait dans le cadre de l’approche par extraction avec analyse de surface. SERAPHIN consistait en l’extraction des phrases les plus importantes à partir de la méthode d’exploration contextuelle ([Desclés 2006], [Desclés et Minel 2005], [Desclés et al. 1997] et [Desclés 1997]). Il a été élaboré pour réponde à un besoin de la compagnie énergétique française EDF dans le cadre du traitement de documents textuels. SERAPHIN permettait de fournir au département GRETS 37 d’EDF, composé entre autres de sociologues, des résumés produits automatiquement afin de donner un aperçu du contenu des textes que ces personnes du département devaient consulter dans le cadre de la veille technologique. Dès SERAPHIN, les principaux points qui caractérisent l’approche adoptée par le laboratoire LaLIC en terme de résumé automatique étaient retenus dans le système : 36 Conjointement à d’autres travaux comme ceux de [Lehmann 1995] au LORIA de Nancy avec le projet RAFI, de [Masson 1998] au LIMSI de l’université d’Orsay ou de [Saggion 2000] au Canada à l’université de Montréal. 37 Département d’enquêtes d’opinions sur des domaines d’intérêts de l’entreprise (nucléaires, environnement, etc.). 87
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Sommaire 6 2.2.1. La méthode d’e
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Introduction Désormais, le domaine
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