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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00657708 |
| Date | 06 December 2011 |
| Creators | El Maarouf, Ismaïl |
| Publisher | Université de Bretagne Sud |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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