Cette étude présente une nouvelle approche pour la génération automatique de résumés, un des principaux défis du Traitement de la Langue Naturelle. Ce sujet, traité pendant un demi-siècle par la recherche, reste encore actuel car personne n'a encore réussi à créer automatiquement des résumés comparables, en qualité, avec ceux produits par des humains. C'est dans ce contexte que la recherche en résumé automatique s'est divisée en deux grandes catégories : le résumé par extraction et le résumé par abstraction. Dans le premier, les phrases sont triées de façon à ce que les meilleures conforment le résumé final. Or, les phrases sélectionnées pour le résumé portent souvent des informations secondaires, une analyse plus fine s'avère nécessaire.Nous proposons une méthode de compression automatique de phrases basée sur l'élimination des fragments à l'intérieur de celles-ci. À partir d'un corpus annoté, nous avons créé un modèle linéaire pour prédire la suppression de ces fragments en fonction de caractéristiques simples. Notre méthode prend en compte trois principes : celui de la pertinence du contenu, l'informativité ; celui de la qualité du contenu, la grammaticalité, et la longueur, le taux de compression. Pour mesurer l'informativité des fragments,nous utilisons une technique inspirée de la physique statistique : l'énergie textuelle.Quant à la grammaticalité, nous proposons d'utiliser des modèles de langage probabilistes.La méthode proposée est capable de générer des résumés corrects en espagnol.Les résultats de cette étude soulèvent divers aspects intéressants vis-à- vis du résumé de textes par compression de phrases. On a observé qu'en général il y a un haut degré de subjectivité de la tâche. Il n'y a pas de compression optimale unique mais plusieurs compressions correctes possibles. Nous considérons donc que les résultats de cette étude ouvrent la discussion par rapport à la subjectivité de l'informativité et son influence pour le résumé automatique.

Cette étude présente une nouvelle approche pour la génération automatique de résumés, un des principaux défis du Traitement de la Langue Naturelle. Ce sujet, traité pendant un demi-siècle par la recherche, reste encore actuel car personne n’a encore réussi à créer automatiquement des résumés comparables, en qualité, avec ceux produits par des humains. C’est dans ce contexte que la recherche en résumé automatique s’est divisée en deux grandes catégories : le résumé par extraction et le résumé par abstraction. Dans le premier, les phrases sont triées de façon à ce que les meilleures conforment le résumé final. Or, les phrases sélectionnées pour le résumé portent souvent des informations secondaires, une analyse plus fine s’avère nécessaire.Nous proposons une méthode de compression automatique de phrases basée sur l’élimination des fragments à l’intérieur de celles-ci. À partir d’un corpus annoté, nous avons créé un modèle linéaire pour prédire la suppression de ces fragments en fonction de caractéristiques simples. Notre méthode prend en compte trois principes : celui de la pertinence du contenu, l’informativité ; celui de la qualité du contenu, la grammaticalité, et la longueur, le taux de compression. Pour mesurer l’informativité des fragments,nous utilisons une technique inspirée de la physique statistique : l’énergie textuelle.Quant à la grammaticalité, nous proposons d’utiliser des modèles de langage probabilistes.La méthode proposée est capable de générer des résumés corrects en espagnol.Les résultats de cette étude soulèvent divers aspects intéressants vis-à- vis du résumé de textes par compression de phrases. On a observé qu’en général il y a un haut degré de subjectivité de la tâche. Il n’y a pas de compression optimale unique mais plusieurs compressions correctes possibles. Nous considérons donc que les résultats de cette étude ouvrent la discussion par rapport à la subjectivité de l’informativité et son influence pour le résumé automatique. / This dissertation presents a novel approach to automatic text summarization, one of the most challenging tasks in Natural Language Processing (NLP). Until now, no one had ever created a summarization method capable of producing summaries comparable in quality with those produced by humans. Even many of state-of-the-art approaches form the summary by selecting a subset of sentences from the original text. Since some of the selected sentences might still contain superfluous information, a finer analysis is needed. We propose an Automatic Sentence Compression method based on the elimination of intra-phrase discourse segments. Using a manually annotated big corpus, we have obtained a linear model that predicts the elimination probability of a segment on the basis of three simple three criteria: informativity, grammaticality and compression rate. We discuss the difficulties for automatic assessment of these criteria in documents and phrases and we propose a solution based on existing techniques in NLP literature, one applying two different algorithms that produce summaries with compressed sentences. After applying both algorithms in documents in Spanish, our method is able to produce high quality results. Finally, we evaluate the produced summaries using the Turing test to determine if human judges can distinguish between human-produced summaries and machine-produced summaries. This dissertation addresses many previously ignored aspects of NLP, namely the subjectivity of informativity, the sentence compression in Spanish documents, and the evaluation of NLP using the Turing test.

Les corpus, collections de textes sélectionnés dans un objectif spécifique, occupent une place de plus en plus déterminante en Linguistique comme en Traitement Automatique des Langues (TAL). Considérés à la fois comme source de connaissances sur l'usage authentique des langues, ou sur les entités que désignent des expressions linguistiques, ils sont notamment employés pour évaluer la performance d'applications de TAL. Les critères qui prévalent à leur constitution ont un impact évident, mais encore délicat à caractériser, sur (i) les structures linguistiques majeures qu'ils renferment, (ii) les connaissances qui y sont véhiculées, et, (iii) la capacité de systèmes informatiques à accomplir une tâche donnée. Ce mémoire étudie des méthodologies d'extraction automatique de relations sémantiques dans des corpus de textes écrits. Un tel sujet invite à examiner en détail le contexte dans lequel une expression linguistique s'applique, à identifier les informations qui déterminent son sens, afin d'espérer relier des unités sémantiques. Généralement, la modélisation du contexte est établie à partir de l'analyse de co-occurrence d'informations linguistiques issues de ressources ou obtenues par des systèmes de TAL. Les intérêts et limites de ces informations sont évalués dans le cadre de la tâche d'extraction de relations sur des corpus de genre différent (article de presse, conte, biographie). Les résultats obtenus permettent d'observer que pour atteindre une représentation sémantique satisfaisante ainsi que pour concevoir des systèmes robustes, ces informations ne suffisent pas. Deux problèmes sont particulièrement étudiés. D'une part, il semble indispensable d'ajouter des informations qui concernent le genre du texte. Pour caractériser l'impact du genre sur les relations sémantiques, une méthode de classification automatique, reposant sur les restrictions sémantiques qui s'exercent dans le cadre de relations verbo-nominales, est proposée. La méthode est expérimentée sur un corpus de conte et un corpus de presse. D'autre part, la modélisation du contexte pose des problèmes qui relèvent de la variation discursive de surface. Un texte ne met pas toujours bout à bout des expressions linguistiques en relation et il est parfois nécessaire de recourir à des algorithmes complexes pour détecter des relations à longue portée. Pour répondre à ce problème de façon cohérente, une méthode de segmentation discursive, qui s'appuie sur des indices de structuration de surface apparaissant dans des corpus écrits, est proposée. Elle ouvre le champ à la conception de grammaires qui permettent de raisonner sur des catégories d'ordre macro-syntaxique afin de structurer la représentation discursive d'une phrase. Cette méthode est appliquée en amont d'une analyse syntaxique et l'amélioration des performances est évaluée. Les solutions proposées à ces deux problèmes nous permettent d'aborder l'extraction d'information sous un angle particulier : le système implémenté est évalué sur une tâche de correction d'Entités Nommées dans le contexte d'application des Systèmes de Question-Réponse. Ce besoin spécifique entraîne l'alignement de la définition d'une catégorie sur le type de réponse attendue par une question.