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

Chapitre 2 : Le résumé automatique de textes
1. Sélection d’un texte pour SERAPHIN
2. Extraction des candidats-termes des titres
3. Tokénisation, segmentation et recherche des marqueurs
4. Construction de la représentation objet
5. Attribution des annotations sur les phrases du texte
6. Sélection des phrases importantes du texte
7. Construction du résumé
Figure 5 : Chaîne de traitements principale dans SERAPHIN
Le système SERAPHIN s’inscrivait dans un emploi exclusif de techniques
linguistiques avec analyse de surface, sans utilisation de statistiques, ou encore
d’apprentissages sur corpus. Toutefois, il ne proposait qu’un seul type de stratégie et ne
pouvait donc offrir qu’un seul type de résumé par texte, en permettant une version
longue (40% du texte initial) ou courte (20% du texte initial).
5.1.2. Le système SAPHIR (1996)
A la suite de SERAPHIN, un nouveau système a été proposé : SAPHIR [Berri et
al. 1996] [Berri et Cartier 1996]. Celui-ci était principalement dédié au filtrage
sémantique de textes et il était également réalisé en collaboration avec l’entreprise EDF.
Le résumé automatique était l’une des fonctionnalités proposées par le système mais il
n’était pas principalement dédié à celle-ci. De manière générale, le système SAPHIR
reprenait tous les points que nous avons exposés plus haut et qui caractérisent
l’approche adoptée dans SERAPHIN. L’annotation par application de la méthode
d’exploration contextuelle sur le texte reste toujours au cœur du traitement. Cependant,
la dénomination des annotations se précise un peu mieux en proposant les principales
89