Cette thèse s’intéresse au Résumé Automatique de texte et plus particulièrement au résumémis-à-jour. Cette problématique de recherche vise à produire un résumé différentiel d'un ensemble denouveaux documents par rapport à un ensemble de documents supposés connus. Elle intègre ainsidans la problématique du résumé à la fois la question de la dimension temporelle de l'information etcelle de l’historique de l’utilisateur. Dans ce contexte, le travail présenté s'inscrit dans les approchespar extraction fondées sur une optimisation linéaire en nombres entiers (ILP) et s’articule autour dedeux axes principaux : la détection de la redondance des informations sélectionnées et la maximisationde leur saillance. Pour le premier axe, nous nous sommes plus particulièrement intéressés àl'exploitation des similarités inter-phrastiques pour détecter, par la définition d'une méthode deregroupement sémantique de phrases, les redondances entre les informations des nouveaux documentset celles présentes dans les documents déjà connus. Concernant notre second axe, nous avons étudiél’impact de la prise en compte de la structure discursive des documents, dans le cadre de la Théorie dela Structure Rhétorique (RS), pour favoriser la sélection des informations considérées comme les plusimportantes. L'intérêt des méthodes ainsi définies a été démontré dans le cadre d'évaluations menéessur les données des campagnes TAC et DUC. Enfin, l'intégration de ces critères sémantique etdiscursif au travers d'un mécanisme de fusion tardive a permis de montrer dans le même cadre lacomplémentarité de ces deux axes et le bénéfice de leur combinaison. / This thesis focuses on text Automatic Summarization and particularly on UpdateSummarization. This research problem aims to produce a differential summary of a set of newdocuments with regard to a set of old documents assumed to be known. It thus adds two issues to thetask of generic automatic summarization: the temporal dimension of the information and the history ofthe user. In this context, the work presented here is based on an extractive approach using integerlinear programming (ILP) and is organized around two main axes: the redundancy detection betweenthe selected information and the user history and the maximization of their saliency . For the first axis,we were particularly interested in the exploitation of inter-sentence similarities to detect theredundancies between the information of the new documents and those present in the already knownones, by defining a method of semantic clustering of sentences. Concerning our second axis, westudied the impact of taking into account the discursive structure of documents, in the context of theRhetorical Structure Theory (RST), to favor the selection of information considered as the mostimportant. The benefit of the methods thus defined has been demonstrated in the context ofevaluations carried out on the data of TAC and DUC campaigns. Finally, the integration of thesesemantic and discursive criteria through a delayed fusion mechanism has proved the complementarityof these two axes and the benefit of their combination.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018SACLS342 |
| Date | 20 September 2018 |
| Creators | Mnasri, Maali |
| Contributors | Paris Saclay, Chalendar, Gaël de |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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