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

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Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM L’annotation manuelle consiste en l’introduction de nouvelles données qui se superposent au texte par l’action d’un utilisateur humain en vue d’une certaine tâche. L’avantage de ce type d’annotation est qu’elle est généralement fiable et qu’elle introduit peu d’erreurs. En contrepartie, elle nécessite un temps considérable du fait d’un traitement non automatisable, et coûte chère en ressources du fait de la mobilisation d’un utilisateur humain, soit qui est expert, soit qui maîtrise suffisamment le domaine sur lequel portent les annotations. L’annotation automatique consiste en l’ajout d’annotations à partir d’un programme informatique qui repère les segments textuels (mots, groupes de mots, phrases…) à annoter à l’aide de règles et de procédures automatisées préalablement conçues par des humains. Une annotation est ajoutée au texte lorsque les éléments textuels qu’elle décrit ont été repérés automatiquement. L’avantage de cette méthode est sa rapidité d’exécution sur des textes par rapport à l’annotation manuelle (particulièrement pour des gros volumes), tandis que son principal défaut réside dans l’ajout possible d’annotations à de mauvais emplacements du texte à cause d’un repérage défectueux de l’élément à décrire. L’annotation s’exécute par l’application automatique de règles et non pas sur le choix d’un descripteur humain. Par conséquent la fiabilité des règles doit être suffisante, ce qui n’est pas toujours possible dans des tâches d’annotations difficiles (par exemple dans l’annotation syntaxique ou sémantique de certaines expressions textuelles, en raison de la difficulté à formaliser des règles syntaxiques et sémantiques totalement efficaces). Néanmoins avec les nouveaux besoins qui naissent, comme ceux de recherches d’informations avancées sur le Web, la quantité de documents textuels qui doivent être annotés sera dans le futur extrêmement importante 41 . Par conséquent, l’automatisation de l’annotation de ces contenus textuels deviendra une nécessité pratique pour les entreprises comme pour les individus. On assiste effectivement depuis quelques années à une prolifération de méthodes automatiques d’annotation de contenus, et plus particulièrement textuels, après une époque où l’enrichissement de contenus restait généralement restreinte à la méthode manuelle, et bien souvent non automatisable. 41 Pour donner une idée, il existe plusieurs milliards de pages Web sur Internet, et que plusieurs milliards de courriels y circulent chaque jour (ceci augmentant constamment année après année). 98
Chapitre 3 : L’annotation discursive à partir d’EXCOM 1.2. Quelques exemples d’annotations automatiques de textes d’un point de vue linguistique L’annotation textuelle cherche à décrire un contenu verbal à partir d’un certain niveau de description (linguistique ou pas) bien défini. Une telle annotation peut chercher à exprimer la mise en forme physique de ce contenu, à exposer certaines de ces propriétés syntaxiques, sémantiques, etc. Tous les types de description sur le texte, et plus particulièrement ceux de nature linguistique, peuvent se faire sous forme d’annotations, et cela suivant les besoins de description du texte pour une activité précise (mise en forme, étiquetage morphosyntaxique d’un texte, etc.). Nous prendrons, pour illustrer notre propos, trois exemples d’applications qui proposent une annotation automatique de contenus textuels ayant pour tâche de décrire sur celui-ci un type particulier d’information : de type morphosyntaxique pour le premier (TreeTagger), et de type sémantique pour le second et le troisième (GATE-ANNIE et KIM). TreeTagger est un outil informatique développé à l’université de Stuttgart (http://www.ims.uni-stuttgart.de/projekte/corplex/TreeTagger/) qui permet d’annoter un texte en fournissant des informations morphosyntaxiques sur les éléments qui le composent. En effet, pour chaque mot du texte, TreeTagger fournit automatiquement la catégorie morphosyntaxiques (déterminant, nom, verbe, etc.) et le lemme correspondant. TreeTagger utilise une méthode probabiliste, il évalue la probabilité de transition d’un élément à annoter vers un autre à partir d’arbres de décision (voir [Schmid 1994] et [Schmid 1995]). Le paramétrage initial des valeurs, qu’utilise TreeTagger pour les différentes langues, a été effectué par un apprentissage sur des corpus propres à chacune des langues. Prenons un exemple dans le cas où l’on annote la phrase suivante avec TreeTagger : « Les maisons en France sont très belles. » Nous obtenons alors la sortie suivante : Les DET:ART le maisons NOM maison en PRP en France NAM France 99
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