Cette thèse se situe dans le domaine du Traitement Automatique des Langues et vise à optimiser la classification des documents dans les moteurs de recherche. Les travaux se concentrent sur le développement d'un outil de détection automatique des thèmes des documents (ATDS-fr). Utilisant peu de connaissances, la méthode hybride adoptée allie des techniques statistiques de segmentation thématique à des méthodes linguistiques identifiant des marqueurs de cohésion. Parmi eux, les chaînes de référence - séquence d'expressions référentielles se rapportant à la même entité du discours (e.g. Paul...il...cet homme) - ont fait l'objet d'une attention particulière, car elles constituent un indice textuel important dans la détection des thèmes (i.e. ce sont des marqueurs d'introduction, de maintien et de changement thématique). Ainsi, à partir d'une étude des chaînes de référence menée dans un corpus issu de genres textuels variés (analyses politiques, rapports publics, lois européennes, éditoriaux, roman), nous avons développé un module d'identification automatique des chaînes de référence RefGen qui a été évalué suivant les métriques actuelles de la coréférence.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00939243 |
| Date | 12 December 2013 |
| Creators | Longo, Laurence |
| Publisher | Université de Strasbourg |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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