Antelope, une plate-forme de TAL permettant d`extraire les

Antelope, une plate-forme de TAL permettant d`extraire les
UNIVERSITE PARIS DIDEROT (PARIS 7)
Antelope, une plate-forme de TAL
permettant d’extraire les sens du texte
Théorie et applications de l’interface syntaxe-sémantique
THESE
pour obtenir le grade de
Docteur de l’Université Paris Diderot (Paris 7)
Discipline : linguistique théorique, descriptive et automatique
présentée et soutenue publiquement le 25 septembre 2012 par
François-Régis CHAUMARTIN
Membres du jury :
Présidente
Laurence DANLOS, Professeur des universités
Université Paris Diderot (Paris 7)
Rapporteurs
Adeline NAZARENKO, Professeur des universités
Pierre ZWEIGENBAUM, Directeur de recherche
LIPN–Université Paris Nord (Paris 13)
LIMSI–CNRS
Examinateurs
Christian JACQUELINET, Médecin des hôpitaux
Guy PERRIER, Professeur des universités
Agence de la Biomédecine, Lim&Bio
LORIA–University Nancy 2
Directeur de thèse
Sylvain KAHANE, Professeur des universités
Université Paris Ouest Nanterre
MOTS-CLÉS : plate-forme linguistique, traitement de corpus, analyse syntaxique et sémantique,
lexique sémantique, désambiguïsation lexicale, résolution d’anaphores et de coréférences, Théorie
Sens-Texte, interface syntaxe-sémantique, extraction d’information, paraphrases, ontologies, Web
sémantique.
KEYWORDS: linguistic platform, corpora analysis, parsing, semantic role labeling, semantic lexicon,
word sense disambiguation, anaphora and coreference resolution, Meaning-Text Theory, syntaxsemantics interface, Information Extraction, paraphrases, ontologies, Semantic Web.
Préface
Réaliser une thèse est une aventure, développer une entreprise en est une autre. J’ai la chance de
pouvoir concilier deux passions exigeantes, l’innovation et l’entreprenariat. Mes parents étant de
purs littéraires, mon choix d’études s’est logiquement porté à l’adolescence sur les mathématiques
et l’informatique. Un diplôme d’ingénieur en poche, j’ai créé en 1994 une première société dédiée au
service et au conseil informatique. Notre équipe a mené pendant douze ans des projets innovants
pour le compte de grands clients. Je citerai ici trois projets significatifs, qui ont exercé une influence
sur mon parcours et m’ont indirectement conduit au choix incongru de démarrer une thèse à 37 ans :



De 1997 à 2002, nous avons réalisé avec succès la partie technologique d’une refonte
complète d’un système d’information (projet global à 50 000 jours-hommes). Nous avons
conçu et implémenté une architecture logicielle ambitieuse, en avance sur son temps1 et
compatible avec le standard d’alors du développement logiciel en entreprise (COM+ de
Microsoft). Ce système a donné par la suite un important avantage concurrentiel à notre
client, en lui permettant de développer rapidement de nouveaux produits et en facilitant
l’intégration d’autres systèmes d’information suite à des fusions et acquisitions.
Fin 2000, Microsoft annonçait une nouvelle architecture de développement d’entreprise
(.NET) faisant table rase du passé, un nouveau langage (C#) et une bibliothèque très
complète de classes prêtes à l’emploi. Nous avons jugé l’ensemble innovant, élégant et
efficace, et l’avons rapidement adopté. A ma connaissance, nous avons été les premiers en
France à mettre en production un site de commerce électronique développé en .NET, en
septembre 2001.
En 2003, nous avons réalisé pour le compte de l’agence de biomédecine une application Web
« méta-thésaurus de la greffe ». Son objectif était de qualifier plus finement les patients,
organes et maladies, afin de fluidifier la recherche de l’organe le mieux adapté à un receveur
particulier, et donc de sauver plus de vies chaque année.
En plus de l’intérêt sociétal, ce dernier projet a eu un impact particulier car c’était ma première
rencontre avec le TAL et les ontologies. Je découvrais un univers informatique encore plus complexe
que celui des systèmes d’information classiques. Au fil de nos conversations, mon interlocuteur de
l’agence de biomédecine, titulaire d’un double doctorat en médecine et en linguistique informatique,
m’a glissé : « mais pourquoi ne pas faire une thèse en TAL ? ». Ainsi fut semée la graine qui m’aura
conduit à renoncer volontairement à bien des loisirs au profit de la recherche pendant sept ans.
En 2004, ma première société comptait une vingtaine de personnes. Après une période de lourdes
turbulences (explosion de la bulle Internet, crise économique suite aux attentats du 11 septembre et
aux conflits subséquents, dépôt de bilan de quelques clients), ma vie professionnelle était redevenue
plus facile. Mais je m’ennuyais.
1
Modélisation orientée objet du métier, génération automatique de code, persistance des objets en base
relationnelle, bus logiciel asynchrone…
J’avais commencé à découvrir en autodidacte des projets comme WordNet et le Link Grammar. Le
manque de liant entre ces différentes briques logicielles m’intriguait. Je déplorais de ne pas arriver à
les intégrer et les manipuler facilement avec une boîte à outils comme celles permettant de
construire des interfaces ou des bases de données. Ce manque m’a poussé à créer progressivement
les bases de ce qui allait devenir la plate-forme Antelope.
Venant du monde de l’industrie, j’avoue rétrospectivement une certaine ignorance à cette époque
de ce qu’est la recherche académique. Un matin de 2004, je prends mon bâton de pèlerin et vais
toquer à la porte2 de la patronne d’un laboratoire de TAL. La discussion est courte. Moi, tout
sourire : « Bonjour, je m’appelle François, je suis ingénieur et je voudrais faire une thèse » ; elle, index
pointant la porte : « Dehors ! ». Après ce premier échange encourageant et l’envoi d’une longue
lettre de motivation, je démarre un master de recherche en TAL en parallèle à mon activité
principale, en jonglant avec l’agenda et en apprenant à intercaler un TD de λ-calcul entre deux
rendez-vous professionnels. Après le master, j’embraye en thèse et passe la main sur ma première
société fin 2006, notamment pour dégager plus de temps pour la recherche. Mais comme la vie
entrepreneuriale me manque, je repars de zéro début 2007 en créant Proxem (pour procédures
sémantiques). Depuis, je mène de front les deux aventures, en consacrant un temps partiel à la R&D.
Du fait de la cohabitation de ces deux activités parallèles, la réalisation de cette thèse s’est étendue
sur une période plus longue que souhaitée, ponctuée aussi par la naissance de ma troisième fille.
Cela n’est pas sans poser souci, car la fraîcheur des travaux de recherche ne dure qu’un temps. Les
miens se placent résolument dans une perspective d’applications concrètes du TAL, en y appliquant
l’expérience accumulée en plus de 15 ans de développement informatique innovant. J’ai souvent eu
le sentiment de faire le grand écart entre la démarche d’un ingénieur (qui commence par collecter
avec une démarche holistique tout ce qui marche, en le complétant pour que ça marche mieux) et
celle d’un chercheur (qui a tendance à rechercher les problèmes les plus fins possibles à résoudre),
au risque de parfois confondre ce qui relève du travail de recherche avec l’activité d’ingénierie. Au
final, la partie visible de mon activité de recherche consiste en huit publications (conférences TALN,
RECITAL, GSCL, ACL workshop Sem-Eval, RIAO, RMLL) et deux articles (revues TAL et JLCL), avec le
plaisir de quelques collaborations académiques.
Chez Proxem, j’ai la chance d’être entouré d’une équipe talentueuse, dont les membres ont repris
mes travaux pour les industrialiser. Pour la suite, je laisserai la parole au nous d’auteur ; quand il
s’agira de travaux que je n’ai pas directement réalisés, j’utiliserai l’expression l’équipe Proxem.
-oCette thèse est dédiée à la mémoire de mon père, François-Régis Chaumartin Sr. (1934 – 2012),
agrégé de grammaire, docteur ès lettres classiques, professeur de latin à l’université de Dakar puis à
l’université Paris-Est Créteil. Mon père est parti hélas trop tôt, le 25 août 2012, un mois exactement
avant ma soutenance de thèse, à laquelle il aurait tant souhaité assister, et dont il aura été un
relecteur assidu. Il a gardé jusqu’au dernier jour son intelligence, sa vivacité d’esprit et sa mémoire
extraordinaire, qui était aussi en partie la mienne.
2
Pour la petite histoire, les locaux du laboratoire étaient temporairement dans l’immeuble du somptueux siège
social de RFF. Sur l’instant, le manque de moyens parfois déploré par les chercheurs m’avait semblé très relatif.
Remerciements
J’adresse mes remerciements à celles et ceux qui ont facilité la naissance de ce travail de recherche
et favorisé son bon aboutissement. Ils vont, dans un ordre essentiellement chronologique, à :
Mes parents, qui m’ont immergé dans un environnement littéraire et transmis le goût des mots, mais
qui m’ont poussé vers les études scientifiques qui fournissent un cadre formel pour les comprendre,
Les créateurs d’ELIZA, FRUMP, HAL et d’autres programmes spectaculaires qui donnent du rêve,
Bruno Petazzoni, Professeur de mathématiques et d’informatique, pour ses enseignements dispensés
pendant mes jeunes années,
Christian Jacquelinet, Docteur en médecine et en linguistique informatique, qui m’a donné l’idée de
reprendre la voie des études via la recherche, douze ans après mon diplôme d’ingénieur,
Laurence Danlos, Professeur de linguistique informatique à l’Université Paris Diderot – Paris 7, qui a
accueilli et soutenu un étudiant atypique dans son master de recherche puis dans son laboratoire,
Sylvain Kahane, Professeur à l’Université Paris Ouest Nanterre, qui jongle avec les constituants de la
langue avec la dextérité du linguiste et la rigueur du mathématicien, dont j’ai éprouvé la patience,
Pierre Zweigenbaum et Adeline Nazarenko, qui ont accepté d’être rapporteurs de cette thèse,
Guy Perrier, membre du jury, avec qui les conversations sur l’ISS sont toujours passionnantes,
Les 2 500 internautes ayant téléchargé et utilisé Antelope, qui ont contribué au projet par leurs avis,
Les stagiaires que j’ai encadrés chez Proxem et qui ont participé directement ou indirectement à la
plate-forme : Benjamin Surma, Ricardo Minhoto, Julien Jacquelinet, Stéphanie Paina, Jean-Damien
Hatzenbuhler, Remi Takase, Joanne Boisson et Roxane Anquetil.
L’équipe Proxem, qui apprécie d’autant plus la R&D quand elle s’applique aux projets concrets :
Jocelyn Coulmance, Nicolas Frelat, Etienne Coumont, Amélie Cochet-Grasset, Fanny Parganin, Paul
Bédaride ; Eglantine Schmitt et Eric Vernet pour leur point de vue digital humanities et commercial.
Celles et ceux qui ont eu la gentillesse de relire ce document et de formuler commentaires,
remarques et critiques constructives,
Last but not least, Carole, mon indéfectible soutien, et Cerise, Émilie et Mahaut, à qui j’ai volé trop de
temps ces dernières années.
Contenu
Partie I.
A.
B.
C.
D.
E.
F.
Pourquoi une plate-forme de TAL ? ............................................................................................ 1
Vers une meilleure compréhension des textes ........................................................................... 3
Problématiques ........................................................................................................................... 4
Contributions ............................................................................................................................... 5
Plan du document ....................................................................................................................... 6
Conventions et notations ............................................................................................................ 8
Partie II.
A.
B.
C.
D.
Introduction .................................................................................................... 1
Formalismes de représentation du sens d’un énoncé ....................................... 9
Représentations du sens ............................................................................................................. 9
La Théorie Sens-Texte ............................................................................................................... 14
Notre représentation sémantique idéale .................................................................................. 15
Autres formalismes de représentation du sens ........................................................................ 18
Partie III. Antelope : une plate-forme pour extraire les sens du texte ............................ 19
A.
B.
C.
D.
E.
F.
G.
H.
I.
J.
Objectifs de la plate-forme........................................................................................................ 19
Diversité des éléments à analyser ............................................................................................. 20
Modèle unifié des niveaux de représentation linguistique....................................................... 22
Prise en compte du multilinguisme ........................................................................................... 24
Capacité à préserver les ambiguïtés.......................................................................................... 27
Architecture technique.............................................................................................................. 27
Positionnement par rapport à d’autres plates-formes ............................................................. 33
Compatibilité avec l’architecture UIMA .................................................................................... 35
Composants de traitement jusqu’à l’analyse syntaxique ......................................................... 37
Evolutions de la plate-forme ..................................................................................................... 38
Partie IV. Lexique sémantique multilingue à large couverture ....................................... 41
A.
B.
C.
D.
E.
Introduction ............................................................................................................................... 41
WordNet et son écosystème ..................................................................................................... 46
Extension de ces ressources ...................................................................................................... 63
Autres ressources à intégrer au lexique sémantique dans le futur .......................................... 82
Conclusion ................................................................................................................................. 86
Partie V.
A.
B.
C.
D.
Composants de traitement............................................................................. 89
Introduction ............................................................................................................................... 89
Reconnaissance d’entités nommées ......................................................................................... 93
Extraction de relations ............................................................................................................ 106
Analyse de sentiments et d’opinions ...................................................................................... 115
i
E.
F.
Résolution d’anaphores et de coréférences ........................................................................... 122
Regroupement de documents ................................................................................................. 125
Partie VI. Applications..................................................................................................131
A.
B.
C.
D.
E.
F.
Extraction d’information dans des articles de presse (projet SCRIBO) ................................... 132
Veille économique sur le Web................................................................................................. 134
Acquisition de connaissances spécifiques à un domaine applicatif ........................................ 136
Analyse d’avis de consommateurs (Ubiq) ............................................................................... 141
Analyse d’offres d’emploi et de CV (Ubiq RH) ......................................................................... 146
Autres projets de R&D utilisant Antelope ............................................................................... 149
Partie VII. Interface syntaxe-sémantique .......................................................................153
A.
B.
C.
Introduction ............................................................................................................................. 153
Gestion des ambiguïtés dans la plate-forme........................................................................... 154
Écrire et extraire une interface syntaxe-sémantique .............................................................. 163
Partie VIII. Conclusion ....................................................................................................171
A.
B.
Bilan ......................................................................................................................................... 171
Perspectives............................................................................................................................. 172
Références .....................................................................................................................173
A.
B.
Bibliographie............................................................................................................................ 173
Ressources ............................................................................................................................... 184
Annexe I. Le Web sémantique ......................................................................................187
A.
B.
C.
D.
E.
F.
Introduction ............................................................................................................................. 187
Standards introduits par le Web sémantique ......................................................................... 188
OWL et les logiques de description ......................................................................................... 192
Web des données (Linked Data).............................................................................................. 197
Représentation de WordNet avec SKOS.................................................................................. 199
Conclusion ............................................................................................................................... 200
Annexe II. Notions mathématiques ...............................................................................201
A.
B.
C.
Rappel, précision, F-mesure et exactitude .............................................................................. 201
Algorithme de regroupement spectral.................................................................................... 202
Les CRF ..................................................................................................................................... 203
Annexe III. Références linguistiques ...............................................................................209
A.
Index
Liste des rôles thématiques de VerbNet ................................................................................. 209
.....................................................................................................................213
ii
Liste des figures
Figure 1 : Représentation sémantique partielle d’un avis de consommateur ...................................... 13
Figure 2 : Représentation sémantique « idéale » que nous souhaitons obtenir .................................. 16
Figure 3 : Représentation d’une phrase simple avec le formalisme des graphes conceptuels ............ 18
Figure 4 : Vue d’ensemble du modèle de données linguistiques unifié défini pour Antelope ............. 23
Figure 5 : Comparaison des sorties du Link Grammar et du Stanford Parser ....................................... 33
Figure 6 : Représentation UNL de la phrase anglaise « the sky was blue?! » ....................................... 35
Figure 7 : Architecture technique permettant l’appel d’analyseurs écrits en .NET à partir d’UIMA .... 37
Figure 8 : Identification de l’expression multi-mots « Battle of Gettysburg » ...................................... 38
Figure 9 : Une partie de l’ontologie SUMO (affichée dans l’éditeur d’ontologie Protégé) ................... 42
Figure 10 : Exemple de page de la Wikipédia française (article sur saint Isidore) ................................ 44
Figure 11 : Exemple de relations d’hyperonymie et d’hyponymie ....................................................... 49
Figure 12 : Hyperonymes du synset BREAD#1 ‘pain’ sous forme de graphe et de liste ......................... 50
Figure 13 : Exemples de relations d’holonymie et de méronymie........................................................ 50
Figure 14 : Modélisation du lexique sémantique .................................................................................. 51
Figure 15 : Liste (non exhaustive) de ressources disposant d’un lien vers WordNet ........................... 53
Figure 16 : Hiérarchie des contraintes de sélection définies par VerbNet ........................................... 58
Figure 17 : Analyse syntaxique de la définition (en anglais) du nom « chat » ...................................... 67
Figure 18 : Comparaison de trois articles encyclopédiques anglais portant sur la rivière Alabama..... 69
Figure 19 : Regroupement des sens du verbe EAT avec l’algorithme de Bron-Kerbosch ...................... 81
Figure 20 : Regroupement des sens du verbe EAT avec l’algorithme spectral ...................................... 82
Figure 21 : Exemple de relations entres cadres dans FrameNet ........................................................... 84
Figure 22 : Interface Web du serveur ResearchCyc .............................................................................. 85
Figure 23 : Progression entre 1998 et 2011 des articles d’ACL mentionnant « machine learning » .... 91
Figure 24 : Hiérarchie d’entités nommées (version 6.1.2) proposée par (Sekine et al., 2002) ............ 94
Figure 25 : Temps d’apprentissage sur le corpus anglais d’entités nommées .................................... 102
Figure 26 : F-score sur le corpus anglais en fonction de la taille du corpus d’apprentissage ............. 103
Figure 27 : Temps d’apprentissage sur le corpus français d’entités nommées .................................. 103
Figure 28 : F-score sur le corpus français en fonction de la taille du corpus d’apprentissage ........... 104
Figure 29 : Interface graphique de l’outil d’apprentissage ................................................................. 104
Figure 30 : Patron morphosyntaxique de la relation d’acquisition d’une société par une autre ....... 107
Figure 31 : Analyse en dépendances d’une phrase où on reconnaît une acquisition ......................... 107
Figure 32 : Représentation syntaxique de surface d’une phrase en anglais ....................................... 109
Figure 33 : Syntaxe de surface (au-dessus des mots) et syntaxe profonde (en dessous) ................... 110
Figure 34 : Extraction des compléments de temps et de lieu ............................................................. 110
Figure 35 : Diagramme des classes utilisées par le composant d’extraction d’information............... 112
Figure 36 : Interfaces de saisie des critères de recherche .................................................................. 113
Figure 37 : Progression entre 2003 et 2011 des articles d’ACL mentionnant « sentiment analysis » 115
Figure 38 : Sortie du Stanford Parser avec un titre incorrectement « capitalisé » ............................. 119
Figure 39 : Sortie du Stanford Parser avec un titre correctement « décapitalisé » ............................ 119
Figure 40 : Modèle de programmation pour la résolution d’anaphores ............................................ 123
iii
Figure 41 : Identification des chaînes de coréférences sur un article portant sur le Nil..................... 125
Figure 42 : Un exemple de regroupement hiérarchique ..................................................................... 126
Figure 43 : Algorithme de Bron-Kerbosch ........................................................................................... 128
Figure 44 : Exemple simplifié de mise en œuvre de l’algorithme de regroupement spectral ........... 129
Figure 45 : Résultat brut de l’extraction d’information, sans regroupement des résultats ............... 135
Figure 46 : Visualisation de l’extraction d’information avec regroupement des résultats ................. 135
Figure 47 : Extraction terminologique de 3 500 avis publics de consommateurs sur leur banque .... 137
Figure 48 : Concept « banque commerciale » dans le lexique sémantique d’Antelope ..................... 138
Figure 49 : Reconnaissance initiale d’entités nommées par gazettes ................................................ 139
Figure 50 : Reconnaissance d’entités nommées après généralisation par apprentissage ................. 139
Figure 51 : Processus de l’analyse sémantique effectuée par Ubiq .................................................... 142
Figure 52 : Capture d’écran de l’analyse d’un verbatim relatif au monde bancaire ........................... 144
Figure 53 : Capture d’écran de l’analyse d’un verbatim relatif à la grande distribution .................... 144
Figure 54 : Vision de synthèse de plus de 10 000 documents sur deux semaines.............................. 145
Figure 55 : Analyse multidimensionnelle permettant d’effectuer un zoom jusqu’au verbatim ......... 145
Figure 56 : Tableaux de bord synthétiques d’Ubiq ............................................................................. 146
Figure 57 : Interface d’Ubiq permettant la recherche dans les documents RH .................................. 147
Figure 58 : Un exemple d’analyse de CV, avec les différentes informations extraites ....................... 147
Figure 59 : Exemples de détection de rattachement hiérarchique dans des offres d’emploi ............ 148
Figure 60 : Deux rattachements prépositionnels possibles sur une phrase de type V NP PP............. 162
Figure 61 : L’identification d’expressions multi-mots permet de lever des ambiguïtés syntaxiques . 163
Figure 62 : Exemple d’interface syntaxe-sémantique en GUP ............................................................ 165
Figure 63 : Règle extraite concernant le temps verbal ....................................................................... 166
Figure 64 : Règle extraite concernant le progressif............................................................................. 166
Figure 65 : Règle lexicale extraite partir du cadre give-13.1 de VerbNet ........................................... 167
Figure 66 : Extraction de la règle pour le progressif ........................................................................... 168
Figure 67 : Extraction de la règle pour le passif .................................................................................. 169
Figure 68 : Extraction de la règle pour les relatives ............................................................................ 169
Figure 69 : Dépendances non bornées ................................................................................................ 169
Figure 70 : La « pile » des standards du Web sémantique .................................................................. 188
Figure 71 : Sous-projets du Linked Data en juillet 2009 ...................................................................... 198
Figure 72 : Sous-projets du Linked Data en septembre 2011 ............................................................. 198
iv
Liste des tableaux
Tableau 1 : Composants typiquement utilisés pour implémenter une transition ................................ 15
Tableau 2 : Evolution des citations dans CiteSeer de différentes ressources lexicales ........................ 43
Tableau 3 : Comptage des relations sémantiques de WordNet ........................................................... 48
Tableau 4 : Comptage des relations lexicales de WordNet................................................................... 48
Tableau 5 : Langues proposées dans EuroWordNet ............................................................................. 54
Tableau 6 : Langues proposées dans BalkaNet ..................................................................................... 54
Tableau 7 : Taux de validation des mots des définitions dans eXtended WordNet ............................. 55
Tableau 8 : Domaines associés aux différents sens du nom BANK ......................................................... 60
Tableau 9 : Exemples de synsets associés à des étiquettes affectives.................................................. 61
Tableau 10 : Valence affective des trois sens de l’adjectif ESTIMABLE selon SentiWordNet .................. 62
Tableau 11 : Résultats de la reconnaissance d’entités nommées sur le projet SCRIBO ..................... 105
Tableau 12 : Nombre de nouveaux vocables ajoutés, par émotion et par partie du discours ........... 118
Tableau 13 : Concepts déclenchant l’amplification d’une émotion. ................................................... 120
Tableau 14 : Impact des émotions sur la valence. .............................................................................. 120
Tableau 15 : Résultats de l’annotation des émotions. ........................................................................ 121
Tableau 16 : Résultats de l’annotation de la valence. ......................................................................... 121
Tableau 17 : Résultats de la reconnaissance d’entités nommées avec une fenêtre de taille 2 .......... 133
Tableau 18 : Résultats de la reconnaissance d’entités nommées avec une fenêtre de taille 5 .......... 133
Tableau 19 : Résultats de la fouille d’erreur sur les entités nouvelles proposées par le CRF ............. 133
Tableau 20 : Typologie des sources traitées par Ubiq......................................................................... 141
Tableau 21 : Résultats de la recherche du nombre d’occurrences de « pizza with X » ...................... 161
Tableau 22 : Résultats de la recherche du nombre d’occurrences de « eat with X » ......................... 161
Tableau 23 : Résultats du rattachement prépositionnel sur différentes phrases............................... 162
v
Partie I.
A.
Introduction
Pourquoi une plate-forme de TAL ?
Une application informatique vise à rendre un service à des utilisateurs, humains ou autres systèmes
informatiques, en automatisant un processus de traitement de données. Les applications classiques
manipulent des données structurées (parfois avec des volumétries très importantes) avec des
algorithmes déterministes. Elles représentent la grande majorité des systèmes actuels : programmes
de gestion, jeux, suites bureautiques… Les notions de précision, de rappel ou de F-mesure ont peu de
sens dans ce contexte. En effet, un même jeu de données fourni en entrée produira en principe
toujours le même résultat ; et si ces données sont correctes, les résultats le seront aussi, si
l’implémentation est exempte de bugs. L’indicateur de qualité du traitement d’une tâche sera plutôt
son temps d’exécution, par exemple.
La résolution de certains problèmes nécessite de faire preuve d’intelligence ; cette notion est sujette
à de multiples interprétations, et nous ne chercherons pas à la définir formellement. Un programme
rentrant dans la catégorie « intelligence artificielle » cherche à résoudre des problèmes auxquels
même un humain ne trouve pas forcément une solution. Il s’agit typiquement de situations où il faut
effectuer un choix sous un certain nombre de contraintes, parfois sans être assuré de l’existence
d’une solution optimale ; ou encore de conditions complexes pour lesquelles les analystes humains
peinent à expliciter un algorithme satisfaisant. La reconnaissance de formes dans des images et la
résolution de problèmes d’échecs ou de recherche opérationnelle rentrent par exemple dans cette
catégorie, ainsi que le Traitement Automatique des Langues.
Les frontières ne sont, à l’évidence, pas étanches entre ces deux catégories d’application. Des
applications de logistique intègrent des modules de recherche opérationnelle pour résoudre des
problèmes d’optimisation ; les traitements de texte proposent des correcteurs d’orthographe et de
grammaire ; les bases de données utilisent des heuristiques d’optimisation complexes pour traduire
les requêtes en opérations élémentaires.
Est-il plus facile de développer une application informatique classique ou un programme
d’intelligence artificielle ? La réponse n’est pas si simple. En effet, les applications classiques ont une
complexité grandissante et il ne faut pas minimiser l’effort nécessaire pour les développer. Elles
comptent parfois des millions de lignes de code, reflet des exigences croissantes des demandes
d’utilisateurs ; par exemple, un système de calcul de retraite doit implémenter des règles de gestion
complexes pour gérer des historiques de carrières sur plus de 40 ans, sous la contrainte d’une
législation qui évolue avec le temps.
Néanmoins, cette complexité est aujourd’hui maîtrisable aux différents maillons de la chaîne de
développement : analyse du problème, conception du système, implémentation, tests, production,
maintenance. Au fil des années, des méthodes sont apparues pour théoriser et rationaliser ces
différentes phases ; des guides méthodologiques offrent un cadre de travail et proposent des
1
réponses standards aux problèmes les plus fréquents. L’arrivée de plates-formes de développement3
et de boîtes à outils (frameworks) de composants prêts à l’emploi a permis d’accroître la productivité
et le confort des développeurs d’applications, et d’asseoir progressivement une industrie du logiciel.
Il nous semble que le TAL n’a pour l’instant bénéficié que modestement des contributions du génie
logiciel et de l’industrialisation des développements informatiques. Cette situation nous semble être
due à la conjonction de plusieurs facteurs :



La spécificité du TAL est de cumuler un grand nombre de tâches complexes et de problèmes
non résolus à ce jour : résolution d’anaphores, désambiguïsation lexicale, correction
orthographique, prise en compte des figures de styles… Cette complexité résulte des
nombreuses ambiguïtés présentes dans les langues naturelles. Les acteurs du TAL se
focalisent donc en premier lieu sur la résolution de problèmes unitaires, relevant souvent de
la recherche fondamentale. Ceux-ci viennent en outre de disciplines variées (informatique
théorique, mathématique, linguistique, psychologie cognitive, enseignement des langues…)
parfois très éloignées du génie logiciel. L’industrialisation4 des applications de TAL ne se fait
donc que progressivement.
Les normes5 et standards6 représentent un facteur important d’harmonisation pour une
industrie donnée. Or, s’ils sont abondants en informatique, leur nombre reste faible dans le
domaine du TAL. On peut néanmoins citer UIMA7, les normes approuvées par l’ISO8, ou
encore les jeux d’étiquettes des treebanks largement diffusés.
Les plates-formes9 sont tout aussi essentielles pour structurer une industrie ; elles
revendiquent d’ailleurs souvent une compatibilité avec telle norme ou tel standard. Or, il en
existe relativement peu dédiées au TAL (on peut toutefois citer GATE, LingPipe ou OpenNLP
comme architectures logicielles permettant de fédérer des composants de traitement).
L’industriel, le chercheur ou l’étudiant qui souhaite implémenter un algorithme de TAL, ou
développer une application complète, consacre aujourd’hui une partie significative de son temps à
résoudre des problèmes techniques sans grande valeur ajoutée. Quel langage de programmation
utiliser ? Avec quel jeu de composants ? Comment les faire communiquer entre eux ? Comment
passer facilement d’une langue à une autre ?
3
Eclipse dans l’univers Java, Visual Studio dans le monde Microsoft, pour ne citer que les plus connues.
Amélioration de la robustesse, élargissement de la couverture, capacité de passage à l’échelle…
5
L’ISO définit une norme comme un « document établi par consensus et approuvé par un organisme reconnu,
qui fournit, pour des usages communs et répétés, des règles, des lignes directrices ou des caractéristiques, pour
des activités ou leurs résultats garantissant un niveau d’ordre optimal dans un contexte donné ».
6
Un standard est un référentiel de large diffusion, consensuel, publié (par opposition à une norme) par une
entité autre qu’un organisme de normalisation national ou international.
7
Cf. la présentation d’UIMA page 35.
8
Notamment au sein du groupe ISO/TC 37/SC4 : TMF (Terminological Mark-up Framework), norme ISO 16642,
propose un méta-modèle comme cadre de représentation des bases de données terminologiques en XML ; la
norme SynAF (Syntactic annotation framework) décrit un cadre d’annotation syntaxique.
9
Une plate-forme logicielle propose une base technologique sur laquelle d’autres programmes peuvent être
rapidement développés. C’est un système au sein duquel on peut utiliser et développer un ensemble de
logiciels, et où des programmes applicatifs peuvent s’exécuter. Une plate-forme concerne généralement un
contexte particulier : système d’exploitation, analyse d’images, calcul intensif, jeux vidéo… ou TAL. Les platesformes sont généralement conçues, développées et maintenues par des acteurs informatiques de référence,
car elles nécessitent un investissement important.
4
2
L’appel à communication de la revue TAL (2008, 49.2) consacrée aux Plates-formes pour le traitement
automatique des langues résumait parfaitement ces problématiques : « La recherche en Traitement
Automatique des Langues fait de plus en plus souvent appel à des infrastructures logicielles
complexes. Faute de modélisation « intégrative » du langage, on en produit des modélisations
régionales, partielles, et une plate-forme est le moyen de les articuler entre elles, de les faire
coopérer ; de ce fait, il est souvent nécessaire d’assembler au sein d’un même processus des
traitements et des ressources de natures et de provenances diverses, ce qui pose d’importants
problèmes d’interopérabilité. D’un autre côté, la complexité croissante des modèles linguistiques
demande des moyens de formalisation sophistiqués tandis que la généralisation d’une approche
expérimentale sur des corpus larges et de formats variés impose également des contraintes fortes sur
les outils mis en œuvre. »
Nous avons créé Antelope10, une plate-forme industrielle de traitement du langage, pour apporter
des réponses concrètes à ces problématiques : faciliter la résolution des problèmes purement
informatiques, aider à maîtriser une complexité croissante et améliorer la productivité du
développement en TAL. Nous allons à présent aborder plus précisément les problèmes que nous
voulons résoudre, notamment les enjeux de la « compréhension » des textes.
B.
Vers une meilleure compréhension des textes
La compréhension de textes est un domaine qui a périodiquement soulevé de grands espoirs, avant
qu’ils ne retombent, les réalisations n’étant pas à la hauteur des attentes11. Toutefois, nous pensons
nous rapprocher d’une situation où extraire le sens du texte deviendra un objectif réaliste. En effet,
chaque grande vague a entraîné son lot de progrès. Des algorithmes nouveaux ont permis de
progresser sur la plupart des tâches. Les techniques d’apprentissage automatique (machine learning
en anglais) ont montré leur efficacité, en remplacement ou en complément des systèmes à
connaissances expertes ; leur essor a été rendu possible par l’apparition d’un nombre croissant de
corpus annotés manuellement, permettant cet apprentissage. La puissance de traitement des
machines et leurs capacités de stockage ont régulièrement doublé. Nous sommes donc en présence
d’une conjonction de facteurs favorables aux progrès dans ce domaine.
Notre objectif est d’être capable de développer rapidement des applications de TAL sachant
« comprendre » des textes de différentes natures, écrits en anglais ou en français : articles de presse
(dans une perspective de veille économique), textes encyclopédiques (pour extraire des
connaissances sur le monde), verbatims de consommateurs (de façon à calculer un indice de
satisfaction) ou encore documents RH (pour trouver les profils correspondant au mieux à une offre,
par exemple). Nos travaux s’inscrivent donc résolument dans un cadre applicatif et opérationnel.
Notre ambition in fine est de rendre calculable du texte tout-venant. Plus précisément, nous
souhaitons en calculer une représentation sémantique dont les éléments soient (au moins
partiellement) désambiguïsés. Une telle représentation a de multiples intérêts et facilite la réalisation
de tâches de haut niveau comme la traduction automatique ou le résumé de texte. Elle améliore
aussi la qualité des informations qu’un utilisateur peut trouver sur Internet ; une compréhension fine
de sa requête, dépassant le simple mot clé, permet alors d’améliorer la pertinence des résultats.
10
11
Quasi acronyme pour Advanced NaTural Language Object-oriented Processing Environment.
Le rapport Bar-Hillel concluait en 1960 à l’impossibilité d’une traduction automatique de qualité humaine.
3
(Nazarenko, 2004) propose la formulation suivante : « De manière abstraite, on peut considérer que
« comprendre un texte » signifie être capable de modifier sa représentation du monde en fonction des
informations véhiculées par le texte. Cela suppose qu’un être humain ou un système intelligent
dispose d’un ensemble de connaissances qui constitue sa vision de son environnement physique,
intellectuel, social et symbolique. Dans cette perspective, la compréhension se traduit par l’ajout, la
suppression ou la correction de connaissances. En pratique, le niveau de compréhension dépend de
l’objectif visé et de la nature du texte considéré. On ne lit pas un texte de loi ou une police d’assurance
comme un article de presse, un manuel scolaire comme une notice pharmaceutique. En soi, la
compréhension n’est pas une tâche. C’est une activité préalable à de nombreuses tâches, comme le
résumé, la traduction, l’exécution d’instructions… »
C.
Problématiques
La compréhension de textes soulève un grand nombre de difficultés, d’ordre théorique (que veut dire
« comprendre » un texte ?), conceptuel (comment modéliser un énoncé complexe ?) et pratique
(comment implémenter des algorithmes efficaces de TAL ?). Nous nous intéresserons ici aux
deuxième et (surtout) troisième aspects. L’une des principales difficultés est de faire travailler
conjointement plusieurs ressources, en autorisant leur assemblage rapide sous forme de
composants ; nous précisons les difficultés liées à cette interopérabilité ci-dessous. D’autre part,
nous nous inscrivons dans une perspective de développement rapide d’applications industrielles ;
nous visons donc à réaliser des applications capables de monter en charge, robustes et
performantes. Nous avons réalisé pour cela la plate-forme Antelope.
1.
Rendre les ressources de TAL interopérables
Une large typologie de tâches d’analyse peut être effectuée sur des textes. Elles nécessitent deux
types de ressources : des composants implémentant des algorithmes de traitement et des données
linguistiques. La frontière entre les deux est parfois floue ; par exemple, le code d’un automate peut
se ramener à un paramétrage.
Prise individuellement, chaque tâche d’analyse est intrinsèquement complexe, compte tenu de la
nature par essence ambigüe de la langue. Pour la plupart des tâches, aucun algorithme prenant du
texte « tout-venant » ne fonctionne à 100 %. Cette complexité est augmentée par le fait que ces
tâches nécessitent des connaissances de plusieurs niveaux, que pourrait apporter une
« compréhension » préalable du contexte, alors même que chaque tâche contribue à cette
compréhension, au moins d’une façon parcellaire.
Mener plusieurs tâches d’analyse simultanément revient à faire coopérer différents composants
dans une chaîne de traitement, et s’avère encore plus compliqué. En effet, un problème pratique en
TAL provient du fait que les ressources sont généralement conçues et implémentées pour une tâche
donnée, avec un formalisme dédié.
L’interopérabilité entre deux composants est la possibilité de leur faire analyser successivement un
texte donné, en permettant au second composant d’utiliser les résultats du premier. Un exemple
classique d’interopérabilité opérationnelle concerne un analyseur syntaxique travaillant sur la sortie
d’un étiqueteur morphosyntaxique. Le prérequis ici est que les deux composants partagent le même
jeu d’étiquettes (celui du Penn Treebank par exemple), faute de quoi leur dialogue est impossible.
4
Le même problème existe au niveau des données linguistiques : par exemple, un lexique aura deux
sens du nom « chat » avec une description courte, tandis qu’un autre décrira trois sens avec une
description longue, et des relations vers d’autres concepts. Quelle serait alors notre référence dans
une tâche de désambiguïsation lexicale ?
Faute de disposer de protocoles partagés standards ou normés, et d’un modèle normalisé de
représentation des informations linguistiques, la capacité d’interopérabilité entre ressources est
donc loin d’être acquise. L’un de nos objectifs est de les rendre génériques et interchangeables pour
une tâche donnée.
2.
Simplifier le développement des applications de TAL
Chaque composant de traitement effectue une tâche précise, c’est-à-dire un fractionnement
élémentaire du travail à fournir en vue de produire un résultat. Une application du TAL regroupe un
ensemble de composants et de ressources pour aider un utilisateur (non nécessairement expert en
traitement du langage) à faire un certain travail. La frontière entre ces deux notions est parfois floue ;
certaines tâches de haut niveau ont une valeur perçue par l’utilisateur comme suffisante pour les
promouvoir au rang d’applications à part entière : on peut citer par exemple la correction
orthographique ou grammaticale12.
Le développement des applications de TAL passe par l’intégration de plusieurs ressources. Cette
interopérabilité est loin d’être immédiate, ce qui constitue un frein à leur implémentation.
D.
Contributions
Notre objectif de recherche nécessitant la prise en compte simultanée de plusieurs tâches et
ressources linguistiques ainsi que leur intégration, nous avons dû adopter une démarche « en
largeur ». Une partie de nos travaux a porté aussi sur des tâches précises, avec une approche « en
profondeur ». Au final, notre contribution directe porte essentiellement sur quatre points :




La conception d’une plate-forme industrielle de traitement du langage, robuste et
relativement simple à mettre en œuvre, qui permet différents niveaux de représentation. La
plate-forme propose aussi un modèle de données linguistiques unifié. A notre connaissance,
il n’existe pas d’autre plate-forme librement utilisable pour l’enseignement et la recherche
aussi complète sur le jeu de composants fournis en standard.
La constitution d’un lexique sémantique multilingue à large couverture, par intégration de
données linguistiques d’origines diverses (WordNet, Wikipédia, SUMO…).
La conception et l’implémentation de composants d’analyse sémantique dédiés à des tâches
unitaires (reconnaissance d’entités nommées, extraction de relations, analyse d’opinion et
de sentiments, résolution d’anaphores, regroupement de documents).
Le prototypage d’une interface syntaxe-sémantique (ISS dans la suite) opérationnelle, rendu
possible par la mise en commun des éléments précédents. Nous pensons avoir proposé une
approche originale de cette interface, que nous qualifions d’approche paresseuse, dans la
mesure où le calcul de ses règles est largement déduit d’exemples fournis par l’utilisateur.
12
On retrouve cette dualité dans les traitements de texte : Word et Open Office proposent des fonctionnalités
de ce type ; les applications commercialisées par Antidot et Synapse sont complètement dédiées à ces tâches.
5
Au final, Antelope facilite grandement le développement rapide d’applications de TAL. Ce point est
illustré concrètement en partie VI, page 131, à travers la présentation de plusieurs applications qui
ont été écrites avec la plate-forme.
E.
Plan du document
Le plan du document, ci-dessous, présente plus en détail ces différentes contributions.
1.
Notre cadre théorique
La partie II (page 9) propose différentes approches et formalismes de représentation du sens. Elle
introduit celle que nous souhaitons obtenir, en établissant les liens nécessaires vers les données
linguistiques à large couverture disponibles. Cette partie présente notamment les principes sousjacents à notre plate-forme, inspirés par la Théorie Sens-Texte, qui postule des niveaux de
représentation morphologique, syntaxique et sémantique.
2.
La plate-forme Antelope
La partie III (page 19) présente la plate-forme Antelope, qui intègre et fédère différentes ressources
linguistiques et des composants d’analyse syntaxique et sémantique.
Nous présentons brièvement les catégories de composants de traitement linguistique permettant
d’effectuer les transitions entre niveaux de représentation, ainsi que la conception des échanges au
sein de la plate-forme. La plate-forme propose un modèle de données linguistiques unifié, qui
permet aux différentes tâches de partager leurs résultats. Ce modèle unifie les différents niveaux de
représentation linguistique et autorise à préserver autant que possible les ambiguïtés au niveau
lexical, syntaxique et sémantique.
L’architecture technique est aussi abordée ; nous présentons la conception informatique de la plateforme, en insistant sur des « bonnes pratiques » de génie logiciel destinées à faciliter la modularité
du logiciel et la réutilisation de composants. Cette partie expose aussi quelques caractéristiques
d’Antelope : capacité de passage à l’échelle, présence d’un mécanisme d’extensibilité au niveau des
principaux objets, intégration de composants externes écrits en divers langages.
Enfin, cette partie présente des plates-formes de TAL de référence, en positionnant Antelope par
rapport à celles-ci. Soulignons que notre plate-forme est compatible avec l’architecture UIMA, qui est
une norme et un standard ; elle peut donc être utilisée au sein de chaînes d’annotation faisant
intervenir de multiples outils.
3.
Intégration
couverture
de
données
linguistiques
à
large
La partie IV (page 41) montre comment l’intégration de plusieurs ressources à large couverture
permet de créer un lexique sémantique multilingue ; ce lexique est centré sur une ressource bien
connue dans le monde du TAL, le Princeton WordNet, qui sera présentée en détail. Cette intégration
permet de pallier certaines insuffisances des ressources prises individuellement et montre comment
elles se complètent.
6
Des expériences réalisées avec Antelope ont permis de produire des données linguistiques nouvelles
qui enrichissent le lexique. Nous avons par exemple apparié des concepts de WordNet avec des
articles de l’encyclopédie Wikipédia ; produit un catalogue de relations de polysémie régulière en
n’utilisant que WordNet ; ou encore fait l’apprentissage de paraphrases à partir de paires d’articles
encyclopédiques comparables.
4.
Composants d’analyse sémantique
La partie V (page 89) détaille les composants d’analyse sémantique que nous avons spécifiquement
développés dans le cadre de la plate-forme. Ils fournissent des résultats à l’état de l’art (c’était du
moins le cas au moment de leur création) et sont mis en œuvre par l’ISS.
Ces composants traitent notamment des tâches de reconnaissance d’entités nommées, d’extraction
de relations, d’analyse de sentiment, de résolution d’anaphores et d’extraction de chaînes de
coréférence et de regroupement de documents (clustering). Nous introduirons à ce niveau une
présentation des techniques d’apprentissage automatique (machine learning), dont l’importance est
grandissante en TAL, et que nous avons mis en œuvre dans certains des composants.
5.
Applications
La partie VI (page 131) donne plusieurs exemples d’applications complètes réalisées grâce aux
composants d’Antelope. Nous y présentons en premier des applications opérationnelles développées
par l’équipe Proxem dans différents domaines : veille économique, e-réputation (analyse d’avis de
consommateurs) et ressources humaines. Nous introduisons ensuite une démarche semi-supervisée
d’acquisition de connaissances à large échelle. Nous montrons enfin que la plate-forme a aussi été
mise en œuvre par plusieurs équipes de recherche, sans nécessiter d’interaction avec Proxem.
6.
Interface syntaxe-sémantique
La partie VII (page 153) commence par dresser un premier bilan des objectifs que nous estimons
avoir atteints. Elle trace ensuite la route qui reste selon nous à parcourir pour concrétiser la
réalisation d’une ISS opérationnelle. Un point critique concerne la désambiguïsation, aussi fine que
possible, des différents éléments langagiers. Ce point soulève une question importante : chaque
composant d’analyse effectue une tâche particulière ; quand un composant gère une ambiguïté, il
porte généralement un jugement dont la portée n’est que locale. Une difficulté consiste donc à tenir
compte de l’ensemble des contraintes obtenues localement et à s’assurer de leur cohérence globale,
en résolvant les éventuelles contradictions. Comment assurer alors une orchestration d’ensemble qui
gère les ambiguïtés avec une vision globale ?
Enfin, nous présentons un prototype d’ISS, qui utilise la sortie de l’ensemble des composants
d’analyse syntaxique et sémantique. Cette ISS est définie par des règles de correspondance entre
représentation syntaxique et représentation sémantique, ces règles étant obtenues avec une
approche paresseuse.
7.
Conclusion, référence et annexes
La partie VIII (page 171) conclut cette thèse en dressant un bilan des travaux effectués et ouvre des
perspectives. Les références incluent la bibliographie (page 173) ainsi que les adresses des sites Web
où peuvent être téléchargées les nombreuses ressources citées dans le document (page 184). Enfin,
7
les annexes contiennent une introduction au Web sémantique (page 187), des précisions sur les
éléments mathématiques sous-jacents au regroupement spectral et à l’apprentissage par CRF (page
201), et pour finir des références linguistiques (page 209).
F.
Conventions et notations
Nous distinguerons dans ce document les notions de lexie (unité lexicale, association d’un signifiant
et d’un signifié) et de vocable (unité polysémique regroupant différentes lexies de même signifiant).
Les VOCABLES et LEXIES seront écrits en petites majuscules, les lexies d’un même vocable étant
différenciées par des suffixes #1, #2, #3, etc.
Nous ajouterons si besoin après la lexie, en indice entre crochets, une indication permettant au
lecteur humain de déterminer son sens. Par exemple, le vocable BAGUETTE a plusieurs sens,
correspondant à autant de lexies :



BAGUETTE#1[pain] désigne celle fabriquée par le boulanger.
celle utilisée par le chef d’orchestre.
BAGUETTE#3[objet magique] celle du sorcier.
BAGUETTE#2[instrument de musique]
D’une façon générale, nous noterons LEXIE#i la ième lexie d’un vocable dans notre lexique sémantique
(WordNet dans le cas des mots anglais). Si nécessaire, nous préciserons entre apostrophes la
traduction en français d’un terme anglais, comme dans l’exemple suivant : MINK#3[animal] ‘vison’.
Nous représenterons un concept (ou synset dans le jargon de WordNet) en tant qu’ensemble de
lexies synonymes regroupées entre accolades, comme par exemple {NATURAL LANGUAGE#1, TONGUE#2}.
Dans les cas où il n’y a pas de risque d’ambiguïté, nous nous autoriserons un raccourci en ne gardant
que la première lexie : {NATURAL LANGUAGE#1} ; s’il s’agit du premier sens du vocable, nous pourrons
aussi omettre le suffixe de sens : {NATURAL LANGUAGE}.
Les rôles thématiques seront notés en italiques (Agent, Patient…). Leurs contraintes de sélection
seront indiquées entre chevrons (<humain>, <animé>, <comestible+solide>…).
8
Partie II. Formalismes de représentation du
sens d’un énoncé
A.
Représentations du sens
1.
Qu’est-ce qu’une représentation du sens ?
Définir le sens n’est pas une chose aisée. Pour les linguistes, le sens des réalisations orales (parole)
ou écrites (texte) s’appréhende en premier lieu à travers des entités linguistiques factuelles telles
que les mots, groupes de mots, phrases… Ces objets perceptibles renvoient à quelque chose de
moins perceptible. Dans le texte fondateur de la linguistique moderne, (de Saussure, 1916) estime
que « le signe est un objet à double face » : il a un côté perceptible (acoustique dans le cas de la
parole)13 et l’autre non perceptible, qui en constitue la face conceptuelle (ou « signifié »).
Le linguiste s’attache donc à définir l’une et l’autre de ces faces. La recherche du sens passe alors par
celle des règles selon lesquelles les entités linguistiques de base peuvent se combiner pour
permettre à la propriété « avoir du sens » de se transmettre progressivement à des objets de plus en
plus complexes. Le principe de compositionnalité, introduit par Frege, consiste à interpréter une
expression complexe en fonction de l’interprétation de ses parties et de la manière dont elles sont
assemblées.
Les linguistes sémanticiens s’attachent à donner une interprétation extra-linguistique de cette face
non perceptible. (Pottier, 1992) présente la sémantique comme une science qui « se préoccupe des
mécanismes et opérations concernant le sens, à travers le fonctionnement des langues naturelles. Elle
tente d’expliciter les liens qui existent entre les comportements discursifs baignés dans un
environnement toujours renouvelé, et les représentations mentales qui semblent être partagées par
les utilisateurs des langues naturelles ».
Les logiciens (Aristote, Montague…) cherchent à formaliser la « représentation du sens » en
construisant un système (métalinguistique, logique, symbolique, mathématique, etc.) permettant de
parler du sens linguistique, des connaissances ou des opérations de construction du sens et des
connaissances. Apparaissent alors les notions de formalisation, de modélisation et de représentation
(avec parfois pour ce dernier terme une confusion entre le mécanisme de production et le résultat
produit).
13
Plus précisément, l’association entre sens et son qui a lieu dans le cerveau ne se fait pas avec le son luimême, mais avec une représentation de ce son dans le cerveau, que Saussure nomme l’image acoustique : « [il
faut] distinguer les parties physiques (ondes sonores) des physiologiques (phonation et audition) et psychiques
(images verbales et concepts). Il est en effet capital de remarquer que l’image verbale ne se confond pas avec le
son lui-même et qu’elle est psychique au même titre que le concept qui lui est associé. » (de Saussure, 1916 : 2829)
9
2.
Nos objectifs dans ce domaine
Nous ne chercherons ici ni à théoriser sur ce qu’est le sens d’un énoncé (d’autres l’ayant déjà fait
avec brio ailleurs), ni à le comprendre complètement. Atteindre un niveau fin de compréhension
automatique d’un énoncé est un objectif notoirement difficile ; par exemple, la traduction
automatique de qualité humaine est réputée impossible dans l’état actuel des connaissances. Cet
objectif ambitieux a été régulièrement ajourné au profit de tâches plus locales et moins complexes.
Les travaux menés ont néanmoins permis de réaliser des percées concrètes. Ils ont débouché sur
quelques applications industrielles, rendant chaque jour un service réel à des dizaines de millions
d’utilisateurs : on peut notamment citer la recherche de documents (sur le Web ou dans le cadre
d’applications spécialisées dans un domaine) et la correction grammaticale.
Notre objectif est de présenter une démarche outillée pour améliorer les applications analysant de
grandes quantités de textes tout-venant14. Nous cherchons, modestement, à extraire une plus grande
partie du sens15 contenu dans des énoncés. Nous souhaitons contribuer ainsi à améliorer le
fonctionnement actuel des applications industrielles de TAL.
3.
« Représentation du sens » utilisée par un moteur de
recherche
Le moteur de recherche est probablement l’application du TAL la plus populaire à ce jour (en termes
de nombre d’utilisateurs) ; c’est aussi la plus aboutie d’un point de vue industriel, en ayant démontré
sa capacité16 à indexer des dizaines de milliards de pages Web. Nous proposons ici de faire un zoom
sur les traitements effectués lors de l’indexation d’un texte par un moteur de recherche, et de nous
poser la question de ce que voit la machine, de sa représentation du sens contenu dans un énoncé.
Notre propos est de mettre en évidence que les opérations successives effectuées aboutissent à une
compression destructive17 de l’information initiale. Nous présenterons juste après la représentation
plus riche que nous souhaiterions produire. L’énoncé dont nous allons détailler l’analyse est un avis
de consommateur ; voici dans le détail les différentes opérations usuellement effectuées par un
moteur de recherche.
a)
Découpage du texte en mots (tokens)
Partons de l’avis suivant, formulé par un consommateur suite à une visite dans un hypermarché :
je tenais à féliciter la caissiére Céline pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 février
malgré la foule incroyable ce jour la , elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la
bonne humeur . FELICITATIONS
14
Les documents sur lesquels nous avons concrètement travaillé sont de natures variées : avis de
consommateurs, textes encyclopédiques, articles de presse, documents RH. Notons que ces types de textes
représentent un pourcentage significatif des documents consultés sur le Web. Ils partagent des propriétés
communes (suites d’assertions ou de faits, peu de quantificateurs).
15
Le périmètre exact de cette partie du sens variera en fonction des objectifs d’une application et des
contraintes imposées (qualité vs. rapidité du traitement).
16
Modulo les colossaux investissements d’infrastructure effectués par des géants du Web comme Google,
Microsoft et Yahoo. Le parc matériel de Google a été évalué en 2010 à plus d’un million de serveurs.
17
Une compression est qualifiée de « destructive » quand les données compressées ne permettent pas de
reconstruire les données originales.
10
On constate que ce verbatim contient quelques fautes d’orthographe et une capitalisation abusive ;
néanmoins, un lecteur humain n’aura aucune difficulté à le lire, et nul doute sur son intention
communicative. D’autres types d’erreurs pourraient rendre la lecture plus difficile pour certaines
catégories de lecteurs : abus de style SMS, trop grand nombre d’erreurs de syntaxe, ponctuation
totalement absente, etc.
Lors de l’indexation de ce verbatim par un moteur de recherche classique18, un analyseur de texte
commence par découper le texte en tokens. Le moteur d’indexation applique ensuite plusieurs filtres
consécutivement. Chacun de ces filtres va « simplifier » ou normaliser le texte, au prix d’une perte
d’information.
b)
Suppression des diacritiques
Le premier filtre consiste généralement à passer tous les mots en minuscule, et à enlever les
diacritiques. Le résultat de l’application de ce filtre est alors :
je tenais a feliciter la caissiere celine pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 fevrier
malgre la foule incroyable ce jour la , elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la
bonne humeur . felicitations
L’intérêt de ce premier traitement de surface est de normaliser les termes, et de rendre les
recherches subséquentes tolérantes aux petites fautes d’accentuation (huître ≈ huitre, mangé ≈
mange). L’inconvénient est qu’une partie de l’information disparaît : il est difficile de faire ensuite la
distinction entre pâte et pâté par exemple ; de même, des marques telles que Total ou Orange
deviennent indiscernables du nom commun correspondant.
c)
Suppression des mots vides
Le filtre suivant enlève notamment les mots grammaticaux (« mots vides » pour reprendre la
terminologie de (Tesnière, 1959), stop words en anglais). Sont généralement comptés dans cette
catégorie les mots qui ne sont pas des noms, verbes, adjectifs et adverbes, ainsi que les formes des
auxiliaires être et avoir. Nous obtenons alors :
je tenais a feliciter la caissiere celine pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 fevrier
malgre la foule incroyable ce jour la , elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la
bonne humeur . felicitations
L’objectif de ce filtre est de diminuer le nombre de termes à indexer, les mots vides étant très
fréquents et tellement communs qu’il semble au premier abord inutile de les indexer. Son défaut est
de supprimer plusieurs catégories de mots porteurs de sens.
En filtrant aussi les prépositions, le moteur de recherche perd la capacité à établir le contraste entre
des livres écrits pour des enfants et des livres écrits par des enfants ; de même, « Jean dort chez
Marie » n’a pas exactement le même sens que « Jean dort avec Marie ».
Sans les négations, il devient difficile de faire du calcul d’opinions ou de sentiments. Les ponctuations
sont aussi généralement enlevées à ce stade ; là aussi, une information utile à l’analyse de
sentiments est perdue (par exemple, les émoticônes ou points d’exclamation).
18
Nous montrons ici les calculs effectués par l’analyseur de Lucene (la référence open source dans ce domaine).
11
Certains adjectifs possessifs sont également intéressants pour désambiguïser le nom qu’ils qualifient.
Dans un avis de consommateur, une heuristique simple pour séparer les sens juridique et fruit du
nom avocat est de regarder le premier mot à gauche (« mon avocat » désignant sans ambiguïté
l’homme de loi).
d)
Lexémisation
Les mots sont ensuite tronçonnés pour n’en retenir que la racine19. Sur notre verbatim, cela donne :
je tenais a feliciter la caissiere celine pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 fevrier
malgre la foule incroyable ce jour la , elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la
bonne humeur . felicitations
Le principal intérêt de la lexémisation des termes est de faciliter une recherche subséquente sur les
concepts approchants, sans avoir à gérer explicitement des relations de dérivation morphologique ;
par exemple, une recherche sur « la chine investit en Afrique » renverrait aussi un texte parlant
d’investissements chinois sur le continent africain.
La limite de cette approche est d’entraîner souvent une confusion des concepts : en effet, si on peut
considérer que cheval et chevalier ont effectivement un rapport, le lien avec chevaleresque est plus
ténu, et celui avec chevalet est inexistant ; a contrario, la relation avec cavalier est, quant à elle,
purement et simplement ignorée par les algorithmes usuels de lexémisation.
e)
Obtention d’un vecteur termes-fréquences
Au final, le verbatim d’origine est transformé en un vecteur associant à la racine de chaque terme sa
fréquence dans le document : { abstract=1, accueil=1, bon=1, caiss=1, celin=1,
chaleur=1, fair=1, felicit=2, fevri=1, foul=1, gard=1, humeur=1, incroy=1,
jour=1, samed=1, souri=2, su=1, ten=1 }. Le sens d’un document est donc représenté par
un point dans un espace vectoriel de grande taille, dont les dimensions sont les termes.
Lors d’une recherche, la requête effectuée par un utilisateur est transformée de la même façon sous
forme de vecteur normalisé20 ; le moteur recherche alors au sein de l’index les documents les plus
proches, c’est-à-dire ceux maximisant le produit scalaire entre le vecteur de la requête et celui des
documents (avec généralement une pondération de type TF-IDF21 tenant compte de la fréquence des
termes au sein de l’index).
f)
Bilan
On constate donc que la représentation du sens d’un énoncé par un moteur de recherche sous forme
de « sac de mots » compresse l’information d’une façon destructive. On retrouve ici le phénomène
bien connu en traitement d’image : une compression excessive entraîne une pixellisation de l’image,
19
La lexémisation (ou stemming en anglais) revient à prendre la racine des mots privés de leur terminaison. On
obtient après lexémisation d’un mot son lexème, concept souvent synonyme de radical du mot. Dans les
exemples que nous donnons ici, l’algorithme de (Porter, 1980) est utilisé.
20
C’est-à-dire une position sur une sphère de dimension égale au nombre de termes possibles.
21
TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) est une méthode de pondération souvent utilisée dans
la fouille de textes. Cette mesure statistique nous permet ici d’évaluer l’importance d’un mot au sein d’une
définition. Le poids augmente proportionnellement en fonction du nombre d’occurrences du mot dans la
définition. Il varie également en fonction de la fréquence du mot dans le corpus formé par l’ensemble des
définitions.
12
et il devient alors difficile de deviner ce qu’elle représente. Pour s’en convaincre, partons du vecteur
termes-fréquences { exploit=1, system=1 } ; il peut représenter différents fragments de
texte : « les exploiteurs du système », « le système d’exploitation », « des exploits systématiques »,
« les exploitants de ce système »…
Notre propos n’est évidemment pas de critiquer les moteurs de recherche, qui rendent un service
indiscutable. Nous tenions juste à souligner que dans la catégorie la plus utilisée des applications de
TAL, il n’y a pas, de nos jours, de réelle compréhension d’un document. Pour employer une image, de
notre point de vue, les applications industrielles de TAL sont actuellement myopes, borgnes et
daltoniennes.
4.
Vers une amélioration de cette représentation
La question qui se pose donc est : comment obtenir une représentation plus fine du sens dans le
cadre d’applications devant traiter rapidement de grandes quantités de textes tout-venant ? Nous
souhaitons permettre, par exemple, d’effectuer certains calculs non triviaux :



Détecter ou produire une paraphrase, c’est-à-dire une phrase ayant le même sens que
l’énoncé de référence22.
Répondre à une question (dont la réponse est dans le texte) ou faire une inférence (c’est-àdire répondre à une question dont la réponse n’est pas explicite dans le texte),
Détecter une opinion positive ou négative sur un fait (« il faut embaucher cette personne »,
« surtout ne pas aller voir ce film »…). L’analyse de sentiments est typiquement un calcul de
haut niveau, qui nécessite de traiter préalablement plusieurs autres tâches (extraction
d’entités et de relations, éventuellement analyse syntaxique).
A partir du début du verbatim précédent, nous souhaiterions obtenir une représentation sémantique
ressemblant à la figure 1 (le formalisme exact importe peu ici) :
Figure 1 : Représentation sémantique partielle d’un avis de consommateur
Dans cette représentation structurée, l’auteur du verbatim (« je ») serait identifié (par une mise en
relation avec l’application de gestion de la relation client), ainsi que la caissière Céline (matricule
1234 dans l’application de gestion des ressources humaines) ; l’expression temporelle serait
reconnue en tant que telle, et la date précise calculée ; l’accueil de la caissière qualifié de deux
attributs à connotation positive, etc.
22
On peut considérer que c’est l’un des objectifs de la Théorie Sens-Texte, voir (Milićević, 2007).
13
B.
La Théorie Sens-Texte
Le cadre théorique sur lequel nous nous sommes appuyés pour la conception de la plate-forme est la
Meaning-Text Theory, ou Théorie Sens-Texte (Mel’čuk, 1988a)23. Cette théorie suit la partition
classique de la modélisation d’un énoncé en niveaux de représentation phonologique/phonétique,
morphologique, syntaxique et sémantique. La spécificité de l’approche Sens-Texte consiste en une
subdivision (profond vs. de surface) des trois premiers niveaux. Plusieurs implémentations en ont
déjà été effectuées24.
1.
Différents niveaux de représentation
Notre objectif est de permettre une analyse de textes qui puisse aller jusqu’à une représentation
sémantique, sans que ce soit systématiquement une obligation. On peut imaginer, par exemple,
qu’un article d’encyclopédie soit analysé finement sur les premiers paragraphes, et plus
superficiellement sur la suite. Nous souhaitons donc représenter différents niveaux d’information au
sein d’un même document. Sans forcément viser une implémentation complète et orthodoxe de ce
modèle25, nous mettons en œuvre les niveaux de représentation suivants :




Morphologie de surface (nous utiliserons dans la suite l’abréviation RMorphS) et
morphologie profonde (RMorphP) : ces niveaux permettent de représenter une information
linéaire résultant d’un étiquetage morphosyntaxique ou d’un chunking.
Syntaxe de surface (RSyntS) : cette représentation consiste en un arbre de dépendances
syntaxiques, dont les nœuds représentent des lexèmes (pleins ou vides) et les arcs des
dépendances syntaxiques de surface, spécifiques à une langue donnée (voire à un analyseur
syntaxique particulier) ; pour des raisons de commodité, Antelope permet aussi de la
représenter sous forme d’un arbre de constituants.
Syntaxe profonde (RSyntP) : c’est un arbre de dépendances non linéairement ordonné, dont
les nœuds sont des unités lexicales et les arcs des dépendances syntaxiques profondes
(universelles) ; les unités lexicales sont désambiguïsées et peuvent être des locutions (des
expressions multi-mots) ; un lexème vide, comme une préposition régime, n’apparaît pas
dans la RSyntP.
Sémantique (RSém) : c’est un graphe dont les nœuds représentent les sens désambiguïsés
des unités lexicales et grammaticales ; les arcs sont des relations prédicat-argument (une
représentation équivalente peut être donnée dans le formalisme du calcul des prédicats).
La TST propose un modèle bidirectionnel, utilisable en analyse ou en génération. Notre objectif vise,
dans le cadre de nos travaux actuels, à extraire des connaissances d’un texte ; nous mettons donc en
œuvre des interfaces unidirectionnelles réalisant les transitions Texte
RMorphS
RMorphP
RSyntS
RSyntP
RSém. Notre contribution spécifique porte sur l’ISS, qui effectue les transitions
RSyntS
RSyntP et RSyntP
RSém, le passage d’un niveau au suivant étant effectué par une
interface clairement définie.
23
Pour une modélisation formelle de la TST, on pourra consulter (Kahane, Mel’čuk, 1999), ainsi que (Kahane,
2002) pour une grammaire d’unification basée sur la TST.
24
Notamment en milieu industriel, parfois en simplifiant le modèle ; citons par exemple la Cogentex
(Iordanskaja, Kittredge, Polguère, 1998 ; Lavoie et al., 2000), Lexiquest (Coch, 1998) et VirtuOz.
25
Nous n’avons, par exemple, pas de niveau phonologique, ni de distinction thème/rhème.
14
2.
Composants effectuant les transitions entre niveaux
de représentation
Atteindre une représentation sémantique nécessite la mise en œuvre de plusieurs types de
traitements complémentaires. L’implémentation des transitions entre niveaux de représentation se
fait donc grâce à différents types de composants, comme précisé dans le tableau 1. On y remarquera
que certains d’entre eux (résolution d’anaphores, désambiguïsation lexicale) peuvent se retrouver
dans plusieurs transitions ; en effet, leur traitement sait s’adapter en fonction du niveau où ils
s’appliquent, en donnant un résultat plus ou moins précis.
Le fonctionnement exact des composants utilisés dans Antelope est détaillé au chapitre III.I (pour les
tâches allant du prétraitement jusqu’à l’analyse syntaxique) et dans la partie V (pour les traitements
sémantiques). Certains ont été réalisés spécifiquement pour la plate-forme, d’autres ont une origine
extérieure26.
Transition
Texte
RMorphS
Type de composant de traitement mis en œuvre
Accès au lexique
Segmentation (texte brut ou document HTML)
Étiquetage morphosyntaxique
Identification des expressions multi-mots
Désambiguïsation lexicale (basique)
Résolution d’anaphores et de coréférences (basique)
RMorphS
RMorphP
Chunking
RMorphP
RSyntS
Analyse syntaxique par dépendances ou en constituants
Désambiguïsation syntaxique
Désambiguïsation lexicale (intermédiaire)
RSyntS
RSyntP
Analyse syntaxique profonde
Résolution d’anaphores et de coréférences (intermédiaire)
RSyntP
RSém
Étiquetage des rôles sémantiques
Désambiguïsation lexicale (avancée)
Résolution d’anaphores et de coréférences (avancée)
Tableau 1 : Composants typiquement utilisés pour implémenter une transition
C.
Notre représentation sémantique idéale
Nous prendrons comme exemple la phrase suivante, tirée de l’article Amazon River de l’encyclopédie
Britannica : « The first European descent was made by Fransesco de Orellana in 1541 ». La figure 2
présente la représentation sémantique que nous aimerions idéalement être capables de calculer.
Cette représentation fait référence à différentes ressources lexicales (WordNet, VerbNet, The
Preposition Project, NomLex). Nous les présenterons plus en détail dans la partie IV.
26
La section III.H.3 précise la façon dont les composants externes sont intégrés.
15
Figure 2 : Représentation sémantique « idéale » que nous souhaitons obtenir
Dans cette représentation, les unités lexicales de type nom, verbe, adjectif ou adverbe, sont
désambiguïsées par rapport à WordNet, avec un trait [WNSENSE]. Par exemple, DESCENT
[WNSENSE=1|3] indique que WordNet propose deux sens du nom DESCENT compatibles avec le
contexte de la phrase (même si aucun n’est parfaitement adapté ici) : DESCENT#1 (a movement
downward) et DESCENT#3 (the act of changing your location in a downward direction).
Pour les prépositions, notre ressource de référence est The Preposition Project (Litkowski, 2002).
L’annotation IN [TPPSENSE=2]) indique qu’il s’agit ici du second sens de la préposition IN, définie par :
IN#2 (expressing a period of time during which an event happens or a situation remains the case).
Lorsqu’une définition est trop générale, nous pouvons même pointer vers une composante de cette
définition27 comme dans FIRST [WNSENSE=1@TIME] ou EUROPEAN [WNSENSE=1@OF@PEOPLE]. Une
ressource de type DiCouèbe nous permettrait d’indiquer que MAKE est ici la valeur de la fonction
lexicale Oper1 (MAKE [LEXICALFUNCTION=OPER1]), c’est-à-dire un verbe support vide28.
Certains éléments lexicaux ne sont pas dans notre lexique, mais peuvent être reconnus comme des
entités nommées dont on indiquera le type, qui est lui-même une unité lexicale avec sa référence :
FRANCISCODEORELLANA [TYPE=[PERSON [WNSENSE=1]]] ; 1541 [TYPE=[YEAR [WNSENSE=1]]]. Enfin, étant
donné qu’on est dans l’article de l’Amazon River, on peut lever une anaphore zéro sur le deuxième
argument de descent. Le trait [FORM=NULL] indique que le nœud sémantique AMAZONRIVER n’est pas
lexicalement réalisé.
27
WordNet propose un seul sens pour l’adjectif European, mais celui-ci est doublement disjonctif, ce qui donne
en tout 6 sens : EUROPEAN#1 -- of or relating to or characteristic of Europe or the people of Europe. Le sens
proposé pour first est également disjonctif : FIRST#1 -- preceding all others in time or space or degree. Cf.
l’ambiguïté de Microsoft est le premier producteur de logiciels.
28
Cela n’implique pas que MAKE#1 n’est pas un verbe plein, mais que ce verbe n’a pas d’apport sémantique
supplémentaire par rapport au nom prédicatif qu’il supporte, ici descent. L’information qu’il s’agit d’un verbe
support vide est importante, puisqu’elle signifie que le verbe a essentiellement un rôle syntaxique et qu’il peut
ne pas avoir de correspondant dans une paraphrase, comme The Amazon River was descended for the first time
by an European in 1541 by Francisco de Orellana.
16
Les traits grammaticaux sont également calculés, comme le temps pour un verbe ou la définitude et
le nombre pour un nom (DESCENT [DEFINITENESS=DEFINITE, NUMBER=SINGULAR]). Dans l’absolu, les
temps verbaux devraient être désambiguïsés, mais nous ne connaissons pas de ressource qui nous
propose des valeurs. Nous indiquons également la voix, qui, bien que n’ayant généralement pas
d’incidence sur le contenu propositionnel, joue un rôle dans la structure communicative.
Les différents arguments de chaque unité lexicale sont numérotés arg1, arg2, etc. Lorsqu’il s’agit de
verbes dont le cadre de sous-catégorisation est décrit dans une ressource comme VerbNet, on peut
préciser un rôle thématique. On notera que le verbe MAKE n’est pas dans cette ressource. Par contre,
la ressource NomLex décrit précisément la relation de dérivation29 entre le nom DESCENT et le verbe
DESCEND, permettant de déduire que “descent [of the Amazon River] by Francisco_de_Orellana” est
équivalent à “Francisco_de_Orellana descends [the Amazon River]”. WordNet décrit également une
relation de dérivation morphologique entre le nom DESCENT#1 et le verbe DESCEND#1. WordNet indique
juste que ce verbe est intransitif (Someone/something ~s) ; VerbNet en décrit aussi l’usage transitif30,
où l’on récupère les rôles thématiques ARG1[VNTHEMATICROLE = Theme] et ARG2[VNTHEMATICROLE =
Location].
Nous conservons dans notre représentation sémantique une trace de la structure hiérarchique de la
syntaxe. Lorsqu’une relation prédicat-argument correspond à une dépendance syntaxique dans le
même sens, nous disons que celle-ci est directe, et sinon qu’elle est inverse. Les relations inverses
sont celles entre un modifieur et son gouverneur syntaxique (de DESCENT vers EUROPEAN, sur la figure
2). Les relations prédicat-argument qui ne correspondent pas directement à une relation syntaxique
sont dites virtuelles (de DESCENT vers AMAZONRIVER sur la figure 2). Cette structure hiérarchique nous
permet de contrôler la portée de certains éléments. Ainsi FRANCISCO DE ORELLANA n’est pas dans la
portée de FIRST et notre phrase ne pourrait être correctement paraphrasée par The first descent of
Francisco de Orellana was made in 1541 ou The first descent in 1541 was made by Francisco de
Orellana.
Notre représentation sémantique est directement inspirée des représentations sémantique et
syntaxique profonde de la Théorie Sens-Texte (Mel’čuk, 1988a ; Candito, Kahane, 1998 ; Kahane,
2002) et adaptée en fonction des ressources dont nous disposons. Des représentations similaires ont
été proposées par d’autres auteurs, sans référence explicite à la Théorie Sens-Texte31.
Il s’agit d’une représentation sémantique du contenu linguistique et non d’une sémantique
dénotationnelle comme les représentations sémantiques basées sur la logique. Il n’y a donc pas à
proprement parler de calcul de valeurs de vérité associées. Par contre, ce type de représentation
permet des calculs de paraphrases (Mel’čuk, 1988b ; Milićević, 2007) et a été implémenté avec
succès pour la génération de textes (Iordanskaja et al., 1988 ; Bohnet, Wanner, 2001) ou la
traduction automatique (Apresjan et al., 2003). De telles représentations permettent également de
faire de l’extraction d’information (par unification partielles de structure et applications de règles de
paraphrasage) et de répondre à des questions telles que Quelle a été la première personne à
descendre l’Amazone ? (Chaumartin, 2007b), détaillé ici en page 68, décrit une stratégie d’extraction
29
NomLex donne une correspondance précise entre les arguments du nom et ceux du verbe dont il dérive :
NOM :ORTH "descent" :VERB "descend" :NOM-TYPE ((VERB-NOM)) :VERB-SUBJ ((DET-POSS) (PP :PVAL ("by"))).
30
Dans le cadre de sous-catégorisation ESCAPE-51.1-1.
31
Voir par exemple DMRS (Copestake, 2009), (Bédaride, Gardent, 2009) et (Bonfante, Guillaume, Morey,
Perrier, 2010).
17
automatique de règles de paraphrase par alignement d’articles d’encyclopédies utilisant des
représentations de ce type.
Comme notre description des traits figurant dans la représentation sémantique a pu le montrer, le
calcul d’une telle représentation met en jeu de nombreuses ressources lexicales (que nous
présentons en partie IV) et plusieurs types de calculs (détaillés en partie V) : désambiguïsation
lexicale, reconnaissance et typage d’entités nommées, résolution d’anaphores, etc. Nous présentons
en section VII.C les règles de correspondance proprement dites qui permettent de construire le
graphe sémantique, de lever certaines ambiguïtés et de reconstruire certaines dépendances
virtuelles.
D.
Autres formalismes de représentation du sens
La TST n’est pas le seul formalisme qui propose une représentation du sens et ayant débouché sur
plusieurs implémentations effectives. Nous pouvons citer en particulier les graphes conceptuels
(GCs), initialement introduits dans (Sowa, 1976) et dont on peut trouver une présentation plus
récente dans (Nazarenko, 2004).
Les graphes conceptuels sont un système logique inspirés des graphes existentiels de Charles Sanders
Peirce et des réseaux sémantiques utilisés en intelligence artificielle. Leur intérêt est de permettre la
représentation du sens sous une forme précise (du point de vue de la logique), d’être faciles à lire
pour un humain, et d’une complexité suffisamment raisonnable pour que des systèmes
informatiques puissent effectuer des calculs dessus. Les graphes conceptuels peuvent servir de
langage intermédiaire entre des formalismes informatiques et des langues naturelles, dans un sens
comme dans l’autre. Les GCs ont été mis en œuvre dans le domaine du TAL (notamment en
recherche d’information) mais aussi pour la conception de bases de données et le développement de
systèmes experts. La figure 3 montre le GC représentant la phrase « John is going to Boston by bus ».
Figure 3 : Représentation d’une phrase simple avec le formalisme des graphes conceptuels
Notons que le formalisme autorise aussi une forme linéaire d’écriture, avec un mécanisme de
coréférence. Le même GC peut s’écrire :
[Go](Agnt)->[Person: John]
(Dest)->[City: Boston]
(Inst)->[Bus].
18
Partie III. Antelope : une plate-forme pour
extraire les sens du texte
A.
Objectifs de la plate-forme
Nous avons présenté jusqu’ici nos objectifs, les principes généraux de la plate-forme de TAL que nous
avons réalisée, et les formalismes de représentation du sens d’un énoncé que nous cherchons à
obtenir. Cette partie va rentrer dans le détail de notre plate-forme, baptisée Antelope (Advanced
Natural Language Object-oriented Processing Environment), présenter sa conception et la comparer
à d’autres projets de référence. Elle souligne aussi les précautions architecturales à prendre pour
qu’un tel développement complexe reste maintenable.
En partie basée sur la Théorie Sens-Texte, Antelope permet l’analyse syntaxique et sémantique de
textes sur des corpus de volume important. Un effort d’intégration, reposant sur des « bonnes
pratiques » de génie logiciel, permet de rendre interchangeables les différentes ressources dédiées à
une même tâche. Par exemple, l’étiquetage morphosyntaxique dans une langue peut être effectué
par plusieurs composants. Le choix du meilleur d’entre eux dépend typiquement du corpus à traiter ;
une application peut alors proposer à l’utilisateur de choisir le composant le mieux adapté dans un
contexte donné.
Antelope intègre plusieurs composants préexistants, notamment pour l’analyse syntaxique. Notre
contribution directe concerne la constitution d’un lexique sémantique à partir de données
linguistiques à large couverture provenant de différentes sources (voir la partie IV, page 41), l’ajout
de composants d’analyse sémantique (décrits plus précisément en partie V, page 89) et la
formalisation d’un modèle linguistique unifié (présenté au chapitre C, page 22).
Antelope propose une chaîne complète de traitement du langage. Conçue initialement pour l’anglais,
pour des raisons de disponibilité de ressources dans cette langue, la plate-forme a été ensuite
adaptée au français. Elle est progressivement enrichie pour traiter d’autres langues européennes. La
prise en compte du multilinguisme dans la plate-forme est détaillée au chapitre D (page 24).
Antelope vise à être simple à mettre en œuvre, pour en permettre l’utilisation par un informaticien
n’ayant pas de connaissances particulières en linguistique32. Pour cela, les principaux composants
disposent de paramétrages par défaut, privilégiant un mode de traitement (rapide ou précis). Un
utilisateur expert aura en revanche la possibilité de jouer sur des paramètres plus fins, ou d’inclure
ses propres modules dédiés à une tâche donnée. Le niveau de traitement le plus complet vise à
extraire d’un texte tout un ensemble de connaissances sémantiques (entités nommées, relations,
coréférences, multiples sens des mots…), et de les représenter à l’aide du formalisme décrit au
chapitre II.C ; on peut choisir de préserver les ambiguïtés, ou de ne conserver que le meilleur sens
32
On remarquera que les outils de TAL ont plus souvent l’objectif inverse.
19
calculé. Cette souplesse permet donc d’extraire différents niveaux de sens à partir d’un même texte,
et de choisir celui qui est pertinent à calculer dans un contexte applicatif donné.
B.
Diversité des éléments à analyser
Commençons par détailler les tâches élémentaires qu’un programme informatique peut effectuer et
les informations qu’il peut associer, lors de l’analyse d’un ensemble de textes, à chacun de ses
éléments : mot, phrase, paragraphe, document, en allant jusqu’au corpus dans sa globalité.
1.
Mot
Le mot est l’élément atomique constituant un texte. Plusieurs opérations sont possibles sur un mot :
correction orthographique, calcul de sa langue, de sa racine, d’une étiquette morphosyntaxique, de
sa flexion, de sa forme de base, de sa valence…
Énumérer les sens possibles d’un mot est un problème discret33 qui se résout par rapport à un
lexique de référence. La notion de lexique apparaît donc dès l’analyse des constituants les plus fins
des textes ; nous la préciserons dans la partie IV, consacrée aux données linguistiques.
2.
Phrase
L’analyse de la phrase vise à déterminer les relations que les mots entretiennent entre eux. Des
ambiguïtés existent sur ces relations, par exemple sur les rattachements prépositionnels. Plusieurs
modèles de représentation sont possibles, par exemple sous forme d’arbres de constituants ou
d’arbres de dépendances syntaxiques.
Plusieurs mots peuvent se regrouper au sein d’expressions plus ou moins figées. Certaines langues
compositionnelles forgent des mots composés complexes (par exemple, en allemand,
Donaudampfschifffahrtsgesellschaft = Société de navigation à vapeur du Danube).
Plusieurs prédicats peuvent être énoncés dans une même phrase, reliés entre eux par des relations
du discours ou des conjonctions. Une prédication peut être exprimée avec des mots ordonnés selon
un ordre canonique (sujet, verbe, complément). Toutefois, les textes sont rarement écrits aussi
simplement : la présence de relatives, de constructions passives, de verbes à montée ou à contrôle…
permettent des constructions arbitrairement complexes.
La présence de plusieurs mots dans la phrase (et dans les phrases voisines) crée un contexte qui aide
à identifier le sens d’un mot parmi ceux qui sont possibles. Des algorithmes de désambiguïsation
peuvent alors exploiter les différents indices présents.
Une phrase peut se représenter sous forme de graphe syntaxique (de surface ou profond) ou de
graphe sémantique, en fonction de la précision de l’analyse qu’on souhaite effectuer.
33
Problème discret, du moins en TAL, où la désambiguïsation revient à choisir l’un des sens parmi ceux
proposés sous forme d’une liste finie dans un lexique de référence. La polysémie semble être un problème
universel, dans la mesure où ce phénomène se retrouve dans toutes les langues, et concerne en premier des
mots du quotidien. (Victorri, Fuchs, 1996) propose, dans le cadre d’une conception dynamique et continue de
la construction du sens, une explication des mécanismes cognitifs permettant à un locuteur humain de traiter
avec la même facilité les mots polysémiques et les mots monosémiques.
20
3.
Document
La représentation d’un document étend et généralise celle de la phrase. Les anaphores intraphrastiques étant relativement rares34, elles ne sont généralement pas explicitées dans les modèles
de représentation de la phrase. Au niveau du document, il devient indispensable de prendre en
compte les informations concernant les anaphores (pronominales, nominales, événementielles…).
Les composantes connexes du graphe des anaphores constituent des chaînes de coréférence
concernant une entité ou un événement particulier. D’autres types d’extractions de connaissances
sont envisageables au niveau du document : résumé, opinions, thématiques…
4.
Paragraphe
Segmenter un document en phrases et en mots n’est pas une opération triviale (Grefenstette, 1994).
Un niveau intermédiaire entre la phrase et le document est le paragraphe, un segment de texte
compris entre deux alinéas. Le paragraphe est un élément de structure essentiel du document : un
changement de paragraphe marque la composition du texte en termes d’interlocution ou le désir de
l’auteur de mettre en avant un énoncé ou une idée.
Il peut s’agir d’un titre ou d’un élément d’énumération (un style est alors associé au paragraphe) ou
d’un ensemble de phrases ; dans le premier cas, la présence d’un style permet de connaître
l’importance du paragraphe ; dans le second cas, la présence d’un nombre suffisant de mots permet
de calculer sa thématique.
Les paragraphes sont eux-mêmes organisés au sein d’éléments de structure, tels que des sections ou
parties d’un document.
5.
Corpus
Disposer d’un grand nombre de documents dans un domaine donné, partageant un certain degré
d’homogénéité, offre un volume « suffisant » de texte qui permet de tirer parti des hypothèses
distributionnelles (loi de Zipf et de Harris). L’exploitation endogène d’un corpus permet d’extraire les
principaux termes du domaine (en effectuant une extraction terminologique), d’effectuer des
opérations d’apprentissage automatique (classification…) ou encore de regrouper automatiquement
des documents en sous-ensembles thématiques (appelés clusters en anglais).
6.
Types de corpus analysés avec Antelope
Antelope a déjà été concrètement utilisée pour analyser des documents issus de corpus de natures
variées, en anglais et en français, et de qualité rédactionnelle variable. Nous présentons ici
rapidement la nature de ces corpus.
a)
Articles encyclopédiques
Nous avions initialement concentré nos travaux sur des articles encyclopédiques ; ces documents
sont en effet généralement bien écrits et factuels, et se prêtent donc bien à un traitement
automatique. Nous avons notamment effectué des analyses sur la Wikipédia française et sur la
Simple Wikipedia. Cette dernière est particulièrement destinée aux enfants anglophones et aux
adultes dont l’anglais n’est pas la langue maternelle ; elle est écrite avec une grammaire et un champ
34
Le lecteur attentif aura néanmoins remarqué que cette phrase et la précédente en contiennent…
21
lexical simplifiés, ce qui en rend la lecture en principe plus simple pour le public visé. Nous formulons
l’hypothèse que cette encyclopédie a une caractéristique intéressante pour le TAL : si est elle plus
simple à lire pour des humains (par rapport à l’English Wikipedia complète), elle devrait être aussi
plus facile à traiter pour un analyseur syntaxique. D’autre part, elle compte moins d’articles, ce qui
autorise une analyse d’ensemble plus rapide35.
b)
Articles de presse
Antelope a été utilisée dans le cadre du projet SCRIBO, présenté en détail au chapitre VI.A, page 132.
L’un des objectifs de ce projet est l’extraction d’information (personnes, lieux, organisations) à partir
d’articles de presse en français ou en anglais, émanant notamment de l’Agence France-Presse.
SCRIBO utilise des annotateurs en architecture UIMA, et représente les informations avec des
standards du Web sémantique.
c)
Avis de consommateurs
Antelope est le moteur d’Ubiq, une solution de gestion d’e-réputation présentée au chapitre VI.D,
page 141. Ubiq extrait des informations à partir d’avis de consommateurs, et détermine ce qui se dit
autour d’une marque donnée et de ses concurrentes, pour répondre aux questions suivantes : quels
sont les sujets dont parlent les consommateurs, de quoi sont-ils satisfaits ou mécontents, et quelles
sont leurs attentes ? En regroupant les informations d’une même période temporelle, Ubiq détecte
aussi les tendances, et permet d’anticiper des alertes telles que des risques sanitaires ou juridiques.
Ces avis sont collectés soit à partir du Web public (notamment de blogs et de forums), soit à partir
d’emails envoyés spontanément à la marque ou de retranscription de conversation téléphonique.
Ces documents sont donc parfois très mal écrits, et font l’objet d’une correction orthographique
avant analyse.
d)
Offres d’emplois et CV
Antelope a aussi été utilisée avec succès pour l’analyse de documents dans le domaine des
Ressources Humaines, offre d’embauche ou Curriculum Vitae de candidat. L’adaptation d’Ubiq au
domaine RH est présentée au chapitre VI.E, page 146.
Antelope permet une extraction fine des postes, compétences, talents, diplômes, lieux, langues, etc.
Les résultats obtenus autorisent ensuite à trouver les offres d’emploi correspondant le mieux à un CV
donné ou, d’une façon symétrique, de filtrer les profils de candidat pour retenir ceux qui sont les
mieux adaptés à une offre.
C. Modèle unifié des niveaux de représentation
linguistique
1.
Conception des échanges dans la plate-forme
Une approche répandue dans la fabrication des chaînes de traitement en TAL consiste à exécuter
séquentiellement plusieurs programmes, chacun d’entre eux se focalisant sur une tâche particulière.
Les données échangées sont spécifiées via un format d’entrée et un format de sortie attendus par
35
15 000 articles en 2007 lors de nos premiers travaux dessus ; 72 000 articles en juin 2011 (soit 50 fois moins
d’articles que la version anglaise complète, qui en compte 3 650 000 à la même date).
22
chaque programme. Un tel pipeline de traitement représente l’architecture la plus élémentaire d’un
système modulaire. Ce modèle nous semble toutefois comporter deux faiblesses. En premier lieu, le
lancement d’un nouvel exécutable a un coût fixe en ressources, ce qui rendrait pénalisante la
multiplication de tâches courtes (portant sur un mot isolé, par exemple). En second, un programme
donné va se spécialiser sur une tâche particulière ; il est toujours possible d’élargir le champ de son
traitement, mais cela se fait en complexifiant les formats d’entrée et de sortie.
Pour faciliter l’intégration dans Antelope de différents types de composants de traitement, nous
avons choisi une approche plus complexe que celle du pipeline, de façon à favoriser la coopération
entre composants de traitement linguistique. Un modèle de données unifié regroupe les différents
niveaux de représentation de la TST. Les composants de traitement peuvent alors interagir
facilement avec ces données.
2.
Présentation du modèle de données unifié
Tous les objets linguistiques résultant de l’application d’un traitement (phrase, mot, dépendance,
sens de mot, rôle syntaxique, rôle sémantique, anaphore…) sont définis dans un modèle de données
unifié, décrit à la figure 4. Ce modèle correspond à l’union de l’ensemble des formats d’entrée et de
sortie des composants utilisés.
Figure 4 : Vue d’ensemble du modèle de données linguistiques unifié défini pour Antelope
Le formalisme graphique utilisé ici est proche d’UML. Un rectangle arrondi représente une classe36.
Les relations entre classes sont matérialisées par des flèches ; une flèche simple représente une
référence vers un seul objet (ou une référence nulle) ; une flèche double symbolise un lien vers une
liste d’objets. Pour des raisons d’espace, les attributs et méthodes des classes ne sont pas affichés ici.
36
En fait, une interface de programmation, l’équivalent d’une classe abstraite.
23
Les classes Lemma et Synset sont affichées différemment pour marquer leur appartenance au lexique
sémantique (présenté en partie IV) et non aux niveaux de représentation.
Nous allons à présent décrire les classes appartenant à chaque niveau de représentation. En partant
du niveau texte, un Document est segmenté en plusieurs phrases (classe Sentence). Une phrase est
elle-même associée à une ou plusieurs représentations (classe Analysis) de niveau morphologique,
syntaxique ou sémantique, ce qui permet de gérer les ambiguïtés.
Au niveau morphologique de surface, une analyse est constituée a minima d’une liste de mots (Word)
dont la forme de base et la partie du discours sont connues. La RMorphP se compose de syntagmes
(classe Chunk) qui regroupent des mots.
Ce modèle de données linguistiques permet de stocker le résultat produit par un analyseur
syntaxique en dépendances ou en constituants. La RSyntS est constituée de dépendances entre un
mot gouverneur et un mot dépendant (classe Dependency) et/ou du nœud racine d’un arbre
syntagmatique37.
La classe DeepDependency stocke les dépendances syntaxiques profondes de la RSyntP. Leur
regroupement forme des prédicats (classe Predicate) dont les arguments sont les rôles syntaxiques
profonds (classe LogicalRole).
La RSém est constituée de trois catégories d’informations :



Chaque prédicat de la RSyntP est associé à une ou (éventuellement) plusieurs acceptions
(classe Frame) qui précisent les rôles thématiques (classe ThematicRole) des arguments du
prédicat.
Chaque mot ou expression multi-mots est associé à une liste de sens possibles (classe
WordSense). Un système de score permet de conserver les ambiguïtés : un sens possible est
donc un lien vers un lemme du lexique sémantique38, pondéré par ce score.
Enfin, le document contient une liste de chaînes de coréférences composées d’un ensemble
de syntagmes qui font référence à la même entité (classe ReferringExpression) ; la classe
ReferringLink permet de conserver la liste des antécédents possibles d’une anaphore.
D.
Prise en compte du multilinguisme
1.
Principes
Antelope a initialement été développée pour l’anglais, pour des raisons de disponibilité de ressources
dans cette langue, sans se préoccuper de multilinguisme. Quand nous avons envisagé de traiter une
deuxième langue –le français–, nous avons souhaité faire d’Antelope une plate-forme multilingue.
Notre motivation était de permettre une mutualisation entre plusieurs langues du code de certains
composants, ou au moins de certains algorithmes. L’intérêt est une amélioration de la capacité à
maintenir du code ; une plate-forme multilingue évite de devoir maintenir plusieurs versions d’un
même module, chacune d’entre elles étant adaptée aux spécificités d’une langue donnée.
37
38
La classe SyntacticNode est une spécialisation de la classe Chunk, qui ajoute une relation récursive.
Ou, dit autrement, vers un Synset de WordNet.
24
Nous estimons cet objectif globalement atteint. Par exemple, le code du composant d’extraction
terminologique d’Antelope fait 400 lignes, et traite l’anglais et le français avec une version unique. A
titre de comparaison, le programme Acabit (Daille, 1994), qui rend le même service, compte deux
modules distincts (un pour l’anglais et l’autre pour le français) qui font chacun 4 000 lignes de code
environ. Cette comparaison permet de souligner concrètement l’intérêt d’une plate-forme : disposer
d’un environnement avec une bibliothèque de composants prêts à l’emploi, disponibles sur l’étagère,
permet de développer rapidement des applications de TAL. Pour donner un second exemple, le
composant de résolution d’anaphores d’Antelope opère sur les deux langues avec une version
unique. Seulement une dizaine de lignes de code y sont dédiées à des spécificités de l’anglais et du
français.
2.
Déclaration d’une nouvelle langue dans Antelope
Antelope permet de définir les caractéristiques associées à chaque langue prise en compte. En
pratique, à ce jour, seules des langues d’Europe de l’ouest ont été intégrées à la plate-forme. Nous
nous inspirons en cela de (Chomsky, Lasnik, 1993) qui postule que la syntaxe d’une langue naturelle
repose sur des principes universels, modulo des paramètres propres à chaque langue.
a)
Parties du discours
Notre approche d’un traitement générique des langues passe par un certain nombre de choix. Nous
commençons par définir dans Antelope un ensemble fermé de parties du discours, indépendantes de
la langue39 : nom, verbe, adjectif, adverbe, pronom, pronom possessif, déterminant, déterminant
possessif, préposition, conjonction de coordination, conjonction de subordination, numérique,
interjection, ponctuation et autre (mot étranger, formule mathématique…).
b)
Traits morphosyntaxiques
Nous définissons ensuite un ensemble fermé de traits morphosyntaxiques : type de nom (commun,
propre), personne, modalité verbale, temps verbal, degré de comparaison (comparatif, superlatif),
définitude, type de nombre (cardinal, ordinal), genre et nombre. Notre source d’inspiration a été
MAF (Morpho-syntactic Annotation Framework) décrit dans (Francopoulo et al., 2008)40.
c)
Association de traits morphosyntaxiques aux parties du
discours
Enfin, pour une langue donnée, nous associons des traits morphosyntaxiques à chaque partie du
discours existant dans cette langue. Notre parti pris n’est pas de chercher a priori à définir un
système universel applicable à toutes les langues, mais modestement (et c’est déjà suffisamment
complexe) de proposer une solution opérationnelle capable de prendre en compte les langues
traitées par la plate-forme (à l’heure actuelle, seules des langues européennes sont prévues).
Par exemple, en anglais, un déterminant a pour traits une définitude (permettant de différencier par
exemple l’indéfini “a” et le défini “the”) et un nombre (pour établir le contraste entre “this” au
singulier et “these” au pluriel). Ce sera défini dans Antelope de la façon suivante :
39
Toutes ces parties du discours ne se retrouvent pas nécessairement dans chaque langue ; par exemple,
certaines langues n’ont pas de déterminant ou de pronom possessif.
40
Une source d’inspiration similaire aurait pu être EAGLES (Calzolari et al., 1996).
25
EnglishLanguage.SetPartOfSpeechFeatures(PartOfSpeech.Determiner,
{
typeof(Number),
typeof(Definiteness)
} );
En français, nous y ajoutons le genre (pour avoir par exemple « le » au masculin, « la » au féminin et
« les » au masculin ou au féminin) :
FrenchLanguage.SetPartOfSpeechFeatures(PartOfSpeech.Determiner,
{
typeof(Number),
typeof(Definiteness),
typeof(Gender)
} );
d)
Adaptation des jeux d’étiquettes
Chaque analyseur existant a ses spécificités. Une intégration dans Antelope doit en tenir compte.
Prenons l’exemple d’un étiqueteur morphosyntaxique : il opère sur une langue donnée (disons
l’anglais), et annote les mots avec un jeu d’étiquettes spécifique à cette langue (Penn TreeBank par
exemple). L’intégration de cet analyseur dans Antelope passe par la conversion de son jeu
d’étiquettes spécifique vers les parties du discours génériques et les traits morphosyntaxiques
prédéfinis d’Antelope.
e)
Mots de classe fermée
Antelope permet de déclarer l’ensemble des mots de classe fermée. Par exemple, la déclaration du
déterminant « les » en français est codée de la façon suivante :
FrenchLanguage.Declare(PartOfSpeech.Determiner, "les",
{
features.Number = Number.Plural;
features.Gender = Gender.Masculine | Gender.Feminine;
features.Definiteness = Definiteness.Definite;
});
3.
Niveaux de prise en charge d’une langue
La reconnaissance de la langue d’un texte est effectuée avec JLangDetect (Champeau, 2008) ; ce
composant effectue un apprentissage de n-grammes sur les différentes langues du corpus EuroParl ;
une opération similaire serait possible sur les Wikipédias, ce qui permettrait de couvrir un plus grand
nombre de langues. Lors d’une analyse, chaque mot est associé à sa langue ; la forme de base est
ensuite calculée à partir de la forme fléchie. Les lemmes du lexique sémantique ont aussi une
information de langue, ce qui permet de faire le lien avec un mot analysé.
Le premier niveau de prise en charge d’une langue par Antelope consiste à savoir effectuer un
certain nombre d’opérations linguistiques de base : segmentation en phrases et en mots,
lexémisation, obtention de l’ensemble des mots de classe fermée d’une partie du discours donnée41,
conversion d’un jeu d’étiquettes spécifique à une langue (ou à un analyseur particulier) vers un jeu
de parties du discours et de traits morphosyntaxiques génériques, indépendant de la langue. Ce
41
Pour les mots qui ne sont pas des noms, verbes, adjectifs ou adverbes.
26
niveau suffit pour effectuer des regroupements de documents (clustering en anglais). Un deuxième
niveau de prise en charge concerne des opérations plus complexes d’étiquetage morphosyntaxique,
d’analyse syntaxique de surface, d’analyse syntaxique profonde et l’accès à un lexique sémantique de
large couverture dans la langue concernée. Le troisième niveau concerne les opérations
sémantiques : reconnaissance d’entités nommées, étiquetage de rôles sémantiques, résolution
d’anaphores, désambiguïsation lexicale. Antelope couvre ces trois niveaux pour l’anglais et le
français ; la prise en compte des principales langues européennes est actuellement en cours pour le
deuxième niveau.
Lors de nos travaux, nous avons constaté la difficulté, voire l’impossibilité, d’obtenir des concepts
universels et indépendants des langues. Les concepts (synsets) de WordNet sont construits par des
locuteurs anglophones, et l’on peut émettre des réserves sur la pertinence de certains d’entre eux42.
Certains concepts peuvent être raffinés dans une langue donnée : il existe ainsi plusieurs mots pour
dire « riz » en japonais43 ou « neige » en inuit44 ; cela montre bien l’importance de ces concepts dans
la langue et la culture concernées, qui peut déconcerter un français. Nonobstant ces exemples, il ne
nous semble pas faux d’affirmer que toutes les langues occidentales partagent une écrasante
majorité de concepts.
E.
Capacité à préserver les ambiguïtés
La capacité à préserver les ambiguïtés (syntaxiques, lexicales, référentielles…) aussi longtemps que
possible est un point important de la plate-forme. Par exemple, chaque phrase peut être associée à
une ou plusieurs analyses ; l’une de ces analyses (indiquée par la relation BestAnalysis) est la
meilleure, au sens d’un système de vote présenté en détail en VII.B, page 154.
F.
Architecture technique
1.
Environnement de développement .NET
Antelope est développée nativement en C#, un langage objet créé par Microsoft dans le cadre de son
architecture .NET. L’ensemble constitué par C#, la bibliothèque de classes et la machine virtuelle45
.NET, est proche de ce qui est proposé par Java. C# est un langage objet moderne, permettant le
développement par classes et interfaces, une gestion des erreurs par exceptions, et une
désallocation automatique de la mémoire grâce à un ramasse-miettes46. La version la plus récente
introduit des éléments de programmation fonctionnelle (λ-expressions).
42
Par exemple, le concept {PEOPLE OF COLOR} de WordNet nous semble US centric, voire WASP centric.
Riz avant cuisson, riz cuit, riz du matin, riz du soir…
44
Neige au sol, neige qui tombe, bourrasque de neige, amoncellement de neige…
45
Une machine virtuelle est un interpréteur de code intermédiaire (appelé Intermediate Language en .NET, un
pseudo assembleur de haut niveau). La machine virtuelle isole l’application en cours d’exécution des
spécificités matérielles de l’ordinateur hôte ; l’intérêt de cette approche est d’éviter qu’une erreur applicative
ne corrompe la mémoire de l’ordinateur.
46
Le ramasse-miettes (garbage collector en anglais) est un mécanisme de gestion automatique de la mémoire ;
ce mécanisme est transparent pour le développeur, qui se contente de créer des objets, sans les détruire
explicitement ; le ramasse-miettes est responsable du recyclage de la mémoire occupée par les objets quand ils
ne sont plus utilisés.
43
27
Antelope fonctionne sous Windows avec .NET, et aussi sous Linux avec MONO47. .NET semble moins
utilisé que Java, C/C++, PERL ou Python dans la communauté du TAL. On peut toutefois noter que
NooJ ou SharpNLP ont aussi fait ce choix.
2.
Bonnes pratiques issues du génie logiciel
Le développement de grands systèmes d’informations, qui nécessite des milliers de jours d’analyse et
de codage sous la pression de délais courts, a forcé à structurer des méthodes de travail. La notion
de génie logiciel s’est progressivement imposée dans l’industrie informatique, visant à fournir des
« bonnes pratiques » sous forme de méthodes de conception appelées design patterns en anglais
(Gamma et al., 1993). Elles sont aujourd’hui adoptées par les organisations ayant besoin de créer des
applications de grande taille. Nous présentons ici les bonnes pratiques retenues pour la conception
d’Antelope.
a)
Modèle de programmation par interfaces
La programmation orientée objet est un paradigme qui a fait ses preuves. Les langages à objets
récents (Java, C#...) ont introduit, en plus de la notion de classe48, une notion explicite d’interface, un
regroupement logique de propriétés et de méthodes. Une classe peut implémenter une ou plusieurs
interfaces ; une interface peut être implémentée par plusieurs classes. Ce modèle de programmation
systématise une séparation formelle entre interface et implémentation, favorisant un couplage faible
entre composants, et donc une meilleure réutilisation.
Illustrons cette démarche sur un cas pratique. Par exemple, une opération d’étiquetage
morphosyntaxique prend comme paramètre en entrée un texte (déjà découpé sous forme d’une liste
de mots) et produit en sortie une liste d’étiquettes (chacune d’entre elles étant associée à un mot).
On peut définir une interface ITagger49 de la façon suivante :
List<Etiquette> Tag(List<string> mots);
Plusieurs implémentations sont évidemment possibles ; on peut imaginer coder l’étiquetage
morphosyntaxique en utilisant des mécanismes tels que des modèles cachés de Markov (HMM), des
séparateurs à vastes marges (SVM) ou encore des champs conditionnels aléatoires (CRF). On
disposera alors d’autant de composants (HmmTagger, SvmTagger, CrfTagger…), respectant
tous les spécifications de l’interface ITagger. Le reste de l’application manipulera ces composants
d’une façon abstraite en tant que ITagger, sans avoir besoin de connaître leur implémentation
particulière50. L’application utilisant ces composants peut alors très facilement substituer une
implémentation à une autre ; cela permet de choisir, pour une tâche donnée, celui qui donne les
meilleurs résultats en fonction de la nature des documents à analyser.
b)
Définition de tests unitaires et de tests de non-régression
Un test unitaire est destiné à s’assurer du fonctionnement correct d’un composant d’un logiciel
indépendamment du reste du programme, afin de vérifier qu’il répond aux spécifications prévues.
Après une modification substantielle du code ou un changement de version d’un autre composant,
47
MONO (http://www.mono-project.com) est un portage libre de .NET sur Linux et Mac OS.
En C++, une interface peut se définir comme une classe abstraite virtuelle pure.
49
Ici codée en langage C# ; par convention, le nom d’une interface commence par la lettre I en majuscule.
50
Sauf évidemment lors de l’instanciation (il faut quand même préciser à un moment donné qui fait quoi), qui
peut être effectuée avec un design pattern de type Factory ou un mécanisme d’injection de dépendances.
48
28
l’ensemble des tests unitaires peut être rejoué afin de rechercher d’éventuelles régressions du code
(c’est-à-dire l’apparition d’erreurs nouvelles).
c)
Conception technique permettant le passage à l’échelle
La capacité à « monter en charge » est un point essentiel pour traiter des corpus importants.
L’environnement .NET dispose de nombreux protocoles de communication entre machines51, qui
permettent de distribuer facilement des traitements, et d’infrastructures de grilles de calcul
massivement parallèle52.
La course à la puissance des processeurs passe aujourd’hui davantage par la multiplication des
« cœurs » sur un processeur que par l’augmentation de leur fréquence. Pour en tirer parti et ne pas
sous-exploiter les architectures matérielles actuelles, il faut distribuer les calculs sur ces différents
cœurs, en lançant des tâches multiples (multithreading) au sein d’un même processus. Ce type de
développement est au centre des systèmes d’exploitation et des serveurs de bases de données. La
conception de tels systèmes est connue depuis longtemps pour être complexe (Dijkstra, 1965). De
plus, les outils qui aident à détecter un risque d’interblocage sont rares ; une erreur nouvelle risque
toujours d’apparaître à l’exécution dans une configuration qui n’aura jamais été rencontrée lors des
tests.
Les composants spécifiquement écrits pour Antelope ont été conçus pour s’exécuter dans un
environnement multitâche. Les composants externes sont encapsulés avec un mécanisme qui
garantit l’invocation séquentielle des méthodes. Nous avons pu, par exemple, effectuer une analyse
syntaxique complète de la Simple Wikipedia53 en trois jours. Pour cela, nous avons distribué Antelope
sur cinq ordinateurs tournant avec un processeur à double cœur ; ils communiquaient (via des
services Web) avec un serveur chargé de leur affecter des analyses de phrases et de consolider et
stocker les résultats. Sur une seule machine mono-cœur, ce calcul aurait alors pris près d’un mois.
d)
Sauvegarde et restauration du résultat d’une analyse
De même qu’un logiciel bureautique permet d’enregistrer un document sur disque puis de le rouvrir,
Antelope peut sauvegarder le résultat de l’analyse d’un texte dans un fichier (typiquement dans un
format XML), puis le recharger en mémoire. Ce mécanisme autorise le transport d’un résultat
d’analyse entre machines, donc la répartition des traitements, ainsi que leur interruption et reprise.
e)
Présence d’un mécanisme d’extensibilité par annotations
Les annotations sont un modèle très fréquemment utilisé, offrant un mécanisme d’enrichissement
de l’information. Dans Antelope, ce modèle est utilisé pour le stockage (par exemple, dans des
fichiers XML) et aussi, si nécessaire, pendant des opérations de calcul en mémoire. Il permet de
greffer dynamiquement de nouvelles informations à des instances d’objets, sans imposer une
modification du code de leur classe ou une spécialisation. Les principaux objets du modèle unifié
d’Antelope (document, phrase, analyse syntaxique, mot, coréférence) ainsi que ceux du lexique
sémantique (lemme, synset) disposent d’annotations54. Elles permettent de stocker :
51
Web services, XML sur TCP, .NET remoting (flux binaire sur HTTP ou TCP).
Par exemple www.alchemi.net ou www.digipede.net (Antelope ne les exploite pas encore).
53
A cette époque, la Simple Wikipedia comportait 15 000 articles écrits en anglais simplifié.
54
Une annotation est implémentée sous forme d’une structure de dictionnaire, c’est-à-dire une liste de paires
(nom, valeur), avec la syntaxe objet.Annotations["nom"] = valeur.
52
29


Des résultats intermédiaires pendant un calcul : par exemple, lors du calcul des anaphores,
une annotation précise si un pronom est pléonastique ou non.
Des données complémentaires optionnelles : un concept du lexique sémantique peut ainsi
être relié à l’URL de l’article correspondant dans la Wikipédia.
3.
Intégration de composants externes
L’équipe Proxem a développé ses propres analyseurs syntaxiques à partir de 2011, par apprentissage
automatique : un étiquetage morphosyntaxique (en utilisant des CRF) et un analyseur robuste du
français. Antelope intègre aussi plusieurs composants externes, codés en différents langages :




L’étiqueteur morphosyntaxique SS Tagger55 (composant C++).
Un étiqueteur morphosyntaxique « à la Brill » (réimplémenté nativement en C#).
Deux analyseurs syntaxiques robustes pour la langue anglaise, qui traitent avec succès des
phrases complexes et tolèrent la présence de mots inconnus :
o Le Stanford Parser (Manning, Klein, 2002) est un analyseur probabiliste écrit en Java,
fourni avec plusieurs grammaires (allemande, chinoise, arabe). Il produit une forêt
d’arbres de constituants, et sait les traduire en arbres de dépendances.
o Le Link Grammar Parser (Sleator, Temperley, 1991), codé en C, repose sur des règles.
Il produit un ou plusieurs arbres de dépendances (plus précisément, de liens typés
reliant des paires de mots), puis les transforme en arbres de constituants.
Un analyseur syntaxique du français : le TagParser56 (Francopoulo, 2008), codé en Java, qui
produit comme analyse un arbre de dépendances entre chunks.
Antelope utilisant systématiquement le modèle de programmation par interfaces, ces composants
externes sont encapsulés par une interface ITagger ou IParser, ce qui permet de les rendre
interchangeables.
a)
Link Grammar Parser
Partant d’une phrase, cet analyseur en détermine la structure syntaxique, qui consiste en un
ensemble de liens typés reliant des paires de mots. La grammaire de dépendances utilisée pour
l’anglais distingue 107 types de liens. L’analyse peut donner une forêt d’arbres, chaque arbre étant
pondéré par un « coût syntaxique ». Par exemple, la phrase “the dog with the man and the bone ran”
donne deux analyses, correspondant à la distribution possible autour de la conjonction de
coordination and :
The dog with (the man and the bone) ran
┌─────────────────Ss────────────────┐
│
┌───────────Js──────────┐
│
│
├───Js───┐
│
│
┌─Ds─┼──Mp─┤
┌─Ds─┤
┌──Ds─┤
│
│
│
│
│
│
│
│
│
the dog.n with the man.n and the bone.n ran.v
55
Un étiqueteur morphosyntaxique rapide qui utilise une extension des chaînes de Markov à entropie
maximale. Voir (Tsuruoka, Tsujii, 2005).
56
À titre indicatif, l’intégration de cette ressource a nécessité moins d’une semaine de travail.
30
(The dog with the man) and (the bone) ran
┌─────────────────Ss────────────────┐
│
┌───Js───┐
│
┌─Ds─┼──Mp─┤
┌─Ds─┤
┌──Ds─┬──Ss─┤
│
│
│
│
│
│
│
│
the dog.n with the man.n and the bone.n ran.v
Dans les arbres de dépendances produits par le Link Grammar Parser, on remarque que :


Les nœuds sont les mots de la phrase ; certains d’entre eux ont un suffixe qui indique la
partie du discours (nom, verbe, adjectif, adverbe, préposition, etc.). Par exemple, “ran.v” est
reconnu en tant que forme de verbe (suffixe .v), et “dog.n” en tant que forme de nom
(suffixe .n).
Des arcs étiquetés relient les nœuds du graphe ; chaque étiquette précise un rôle
grammatical (sujet, déterminant, etc.). Par exemple, entre “dog.n” et “ran.v”, le libellé du
lien est « Ss » où :
o La première lettre (S_ majuscule) désigne une fonction sujet (Subject).
o La seconde lettre (_s minuscule) précise qu’il est singulier (singular).
(1)
Robustesse et rapidité de l’analyseur
L’analyseur offre de bonnes performances pour un analyseur en profondeur, ainsi qu’une excellente
robustesse. Il traite avec succès des phrases complexes, et est tolérant à la présence de mots
inconnus. Quand il en rencontre, il essaie de déterminer leur partie du discours en fonction du
contexte. Par exemple, dans la phrase suivante, machining n’est pas présent dans le lexique de
référence (comme l’indique l’annotation [!]), mais est supposé être le gérondif d’un verbe (extension
.g).
┌──Ss──┬───Pg*b───┬───MVp──┬─Js┐
│
│
│
│
│
George.n was.v machining[!].g in Najaf
(2)
Stockage externe de la grammaire
La LinkGrammar s’appuie sur une grammaire lexicalisée qui couvre d’une façon relativement
complète la langue anglaise courante. Chaque élément du lexique est associé à un ensemble de
structures élémentaires qui sont des configurations de la structure de dépendance décrivant les liens
possibles de cette unité lexicale. Le formalisme est équivalent à une CFG et l’algorithme d’analyse
est en O(n3).
La grammaire est stockée indépendamment du code, dans des fichiers textes qui contiennent
également le lexique de référence (approximativement 60 000 mots). Ce stockage externe permet de
modifier ou d’enrichir la grammaire ou le lexique. En revanche, le formalisme de stockage est
propriétaire et plutôt complexe à maîtriser.
Nous avons importé la ressource LinkGrammar-WN, qui enrichit le lexique du Link Grammar Parser
de 14 000 nouveaux noms provenant de WordNet. Elle a été créée en se basant sur la démarche de
fusion de lexiques présentée dans (Szolovits, 2003).
31
b)
Mécanismes techniques d’intégration
L’intégration des composants externes se fait de différentes façons. Si le code source du composant
est disponible et écrit dans un langage pour lequel il existe un compilateur pour .NET57, une
recompilation suffit.
Si le composant est écrit en Java, nous utilisons le logiciel IKVM, qui est capable de traduire un fichier
binaire Java .class ou .jar dans le bytecode équivalent de .NET. C’est le mécanisme que nous
avons mis en œuvre pour intégrer les analyseurs d’Antelope à l’architecture UIMA (voir page 36).
Pour du code en C ou C++, nous encapsulons le composant à travers un mécanisme standard de
bibliothèque dynamique (DLL) ; l’interface de programmation du composant est présentée en
utilisant un design pattern classique (de type Façade), qui regroupe l’ensemble des services du
composant dans une classe unique. L’expérience nous a toutefois montré qu’il est dangereux de
mélanger du code .NET ou Java avec du code C ou C++ ; en effet, le premier s’exécute en bénéficiant
de la protection offerte par une machine virtuelle : même en cas d’erreur d’exécution dans le
programme, les mécanismes d’exceptions permettent une reprise sur erreur ; en revanche, une
erreur dans du code C/C++ peut résulter en une corruption de la mémoire et une erreur fatale au
programme. C’est donc difficile à accepter dans un contexte industriel, avec des contraintes de
production en 24/7 58. Concrètement, nous avons constaté ce problème avec un correcteur
orthographique ; une solution est alors d’effectuer un portage du code C/C++ vers du code natif C#.
c)
Adaptation à un format commun
Il est relativement aisé d’intégrer un nouvel étiqueteur morphosyntaxique pour l’anglais, dans la
mesure où le jeu d’étiquette du Penn TreeBank est un standard de fait, généralement bien suivi (à
quelques détails près parfois, comme des étiquettes particulières pour les verbes to be et to have).
L’effort à fournir est plus important pour les analyseurs syntaxiques. En effet, même s’ils produisent
des structures de même nature (arbres de constituants et arbres de dépendances) avec des
étiquettes de constituants normalisées (NP, VP, PP…), les étiquettes et l’organisation des
dépendances diffèrent radicalement entre les différents analyseurs que nous avons utilisés.
La figure 5 permet de le constater, en comparant la RSyntS produite par le Link Grammar Parser (à
gauche) avec celle du Stanford Parser (à droite), lors de l’analyse syntaxique d’une même phrase
(l’arbre de constituants est au-dessus des mots, l’arbre de dépendances en-dessous). Nous verrons
au chapitre VII.A que lors du passage en RSyntP nous obtenons un format commun de dépendances
syntaxiques profondes.
57
58
VB, Pascal, Python, Eiffel, COBOL, PHP, etc. étendus pour offrir des fonctionnalités identiques.
Abréviation pour « 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 », qui signifie que le service est disponible en permanence.
32
Figure 5 : Comparaison des sorties du Link Grammar et du Stanford Parser
G. Positionnement par rapport à d’autres platesformes
Cette section présente brièvement des architectures et plates-formes de référence de traitement du
langage, en positionnant Antelope par rapport à celles-ci. Au vu des caractéristiques de ces platesformes, il nous semble que la principale originalité d’Antelope réside dans l’intégration d’un lexique
sémantique à large couverture, dans son modèle en niveaux de représentations clairement définis et
dans la présence d’une ISS.
1.
GATE
GATE (General Architecture for Text Engineering) (Cunningham et al., 1996) est une infrastructure
permettant le développement et le déploiement de composants pour le traitement de la langue
naturelle. Développée depuis 1995 à l’Université de Sheffield, elle est largement utilisée sur des
tâches de fouille de textes et d’extraction d’information. GATE propose une architecture, un
framework en Java (incluant de nombreux modules) et un environnement de développement
intégré.
GATE intègre en standard plusieurs composants linguistiques qui effectuent des tâches de
segmentation, d’étiquetage morphosyntaxique, de détection de coréférences, d’identification
d’entités nommées, d’extraction d’information et d’analyse syntaxique. Ces différentes tâches
produisent des annotations sur les documents.
2.
OpenNLP
Projet incubé à la Fondation Apache, OpenNLP est une boîte à outil open source pour le TAL, codée
en Java ; OpenNLP contient des modules de segmentation, étiquetage morphosyntaxique, chunking,
analyse syntaxique en constituants, détection d’entités nommées et extraction des coréférences ; ces
différents modules se basent sur la librairie Java d’apprentissage OpenNLP.Maxent, qui utilise un
modèle de maximisation d’entropie (Ratnaparkhi, 1996). La conception d’ensemble d’OpenNLP et sa
33
couverture nous paraissent proches de celles d’Antelope. Nous disposons toutefois d’une ISS et
d’analyseurs syntaxiques en dépendances absents d’OpenNLP.
3.
LinguaStream
LinguaStream (Bilhaut, Widlöcher, 2006) est une plate-forme générique pour le TAL, développée en
Java au GREYC depuis 2001. Son environnement de développement intégré permet de créer
visuellement des chaînes de traitement linguistique complexes, en assemblant des modules de
différents niveaux. Chaque maillon de la chaîne peut annoter le document. LinguaStream facilite la
réalisation d’expériences sur corpus, en ne requérant que peu de compétences informatiques.
Le public visé par les deux plates-formes n’est pas exactement identique. Pour Antelope, il s’agit
essentiellement de développeurs informaticiens ; la cible de LinguaStream est peut-être davantage
constituée de linguistes informaticiens désireux de réaliser facilement des expérimentations sur
corpus.
4.
LingPipe
LingPipe est une bibliothèque commerciale Java qui permet de traiter des corpus en langue anglaise
ou chinoise. LingPipe permet de réaliser les traitements linguistiques suivants : conversion d’un texte
html en xhtml, segmentation d’un texte en phrases avec prise en compte des acronymes, étiquetage
morphosyntaxique, reconnaissance d’entités nommées (lieux, personnes…), résolution d’anaphores
pronominales et de coréférences.
LingPipe se base sur des exemples d’apprentissage pour construire certains de ses modèles. LingPipe
est notamment utilisée en bioinformatique (Carpenter, 2007).
5.
UNL
UNL (Hiroci et al., 1999 ; Sérasset, Boitet, 2000) n’est pas stricto sensu une plate-forme, mais plutôt
une langue artificielle pouvant être utilisée comme formalisme de représentation des connaissances
ou comme langage pivot interlingue en traduction automatique ; néanmoins, une plate-forme de
développement a été bâtie autour. UNL a été conçu pour la compréhension comme pour la
génération de texte. En pratique, la stratégie de développement porte actuellement plus sur la
génération d’un énoncé en langage UNL vers une langue naturelle ; la compréhension de texte est
aujourd’hui envisagée avec une approche semi-automatique, avec une validation humaine
interactive. L’objectif principal d’UNL est donc de favoriser la traduction d’un énoncé en plusieurs
langues59.
UNL représente un texte, phrase par phrase, comme un hypergraphe composé d’un ensemble de
liens étiquetés dirigés (les relations) entre les nœuds ou hypernœuds (« mots universels » : Universal
Words ou UW), qui représentent les concepts. Les UW peuvent aussi être annotés avec des attributs
contenant des informations de contexte.
59
UNL est un programme issu de l’Université des Nations Unies, une agence de l’ONU créée en 1973, qui a
notamment pour objectif d’établir des relations entre l’ONU et la communauté universitaire. L’intérêt d’une
automatisation des traductions est évident pour l’ONU. UNL revendique une ambition de couverture d’un
grand nombre de langues, mais il semble que les travaux soient surtout actifs sur l’anglais et le japonais.
34
Figure 6 : Représentation UNL de la phrase anglaise « the sky was blue?! »
Dans l’exemple de la figure 6 ci-dessus, sky(icl>natural world) et blue(icl>color)
représentent des concepts différents et sont des UW ; aoj (attribute of an object) est une relation
binaire sémantique dirigée reliant les deux UW ; @def, @interrogative, @past,
@exclamation et @entry sont des attributs modifiant les UW.
Les UW représentent des concepts universels, exprimés par des mots en anglais ou dans toute autre
langue naturelle, lisibles par un humain. Ils se composent d’une tête (la racine de l’UW) et d’une liste
de contraintes (le suffixe entre parenthèses) permettant de lever l’ambiguïté de la tête. L’ensemble
des UW est organisé sous forme d’une ontologie (UW System), où les concepts du haut sont utilisés
pour lever l’ambiguïté de leurs hyponymes grâce aux relations icl (est une sorte de), iof (est une
instance de) et equ (est égal à).
Les relations représentent les liens sémantiques entre mots dans toutes les langues. Elles peuvent
être ontologiques (comme icl et iof), logiques (comme and et or) ou actancielles (comme agt =
Agent, ins = Instrument, tim = Temps, plc = Lieu…). La spécification UNL compte actuellement 46
relations, qui définissent sa syntaxe.
Les attributs donnent des informations qui ne sont pas portées par les UW et les relations, par
exemple sur le temps (@past, @future…), la détermination (@def, @indef…), la modalité
(@can, @must…), le sujet de la discussion (@topic, @focus…).
H.
Compatibilité avec l’architecture UIMA
1.
Principes d’UIMA
UIMA (Ferrucci D., Lally A., 2004) est l’un des efforts les plus aboutis pour rendre interopérables des
composants de TAL. Cette architecture est née d’un besoin interne d’IBM Research, qui comptait plus
de 200 personnes travaillant sur des sujets très variés de TAL : recherche d’information, détection
d’entités nommées, classification de documents, traduction automatique, questions-réponses…
D’une part, cette diversité a poussé différentes équipes à réfléchir au meilleur moyen de partager
leurs résultats. D’autre part, la possibilité de réutiliser et de combiner des résultats d’analyse grâce à
une architecture commune et un cadre logiciel robuste est de nature à permettre d’intégrer plus
rapidement les résultats des équipes de R&D dans les produits logiciels d’IBM. Ces besoins ont
conduit à l’élaboration d’UIMA (Unstructured Information Management Architecture, architecture de
35
traitement des informations non structurées), qui offre des capacités de recherche d’information et
une plate-forme de développement, de composition et de déploiement de moteurs d’analyse.
UIMA propose un cadre technique de référence, centré sur l’annotation de documents. Son objectif
est de décrire les étapes de traitement d’un document de type texte, image ou vidéo afin d’en
extraire de façon automatique des informations structurées. En revanche, UIMA ne décrit ni
comment ces informations doivent être extraites, ni la façon de s’en servir. Cette architecture reste
donc à un niveau très générique sur la notion d’annotation et ne propose pas de modèle de
référence destiné à stocker les résultats des différents types d’analyses. Plusieurs composants
annoteront donc successivement (ou en parallèle) des textes, mais ils ne pourront pas facilement
partager les intermédiaires de calcul déjà effectués s’il n’y a pas de définition préalable d’un « CAS »
(Common Analysis System) standard.
IBM a créé une implémentation de référence open source d’UIMA en C++ et en Java, avant de la
transférer à la fondation Apache. L’ambition d’UIMA est de s’imposer en tant que standard industriel
et norme ; UIMA a d’ailleurs été approuvée par l’OASIS en 2009.
2.
Intégration d’Antelope à l’architecture UIMA
Antelope a des objectifs moins universels qu’UIMA et ne traite que l’analyse de documents textuels,
orientée vers l’extraction de connaissances. Le modèle unifié d’Antelope est conçu sur mesure pour
assurer cette tâche ; il ne s’agit donc pas d’un métamodèle, comme c’est le cas dans UIMA. On peut
souligner une similarité d’architecture entre UIMA et Antelope : dans les deux cas, la conception est
orientée composants et s’appuie sur un modèle de programmation par interfaces, avec des
structures extensibles.
(Chaumartin et al., 2009) présente en détail les modalités d’intégration d’Antelope à l’architecture
UIMA. Une difficulté technique à résoudre était l’intégration des composants d’Antelope (conçus
pour .NET) dans l’architecture UIMA, dont seules des implémentations C++ et Java existent. Réécrire
l’ensemble des composants d’Antelope dans ces langages était inenvisageable. Nous avons donc
cherché comment créer un annotateur UIMA, fonctionnant en .NET et non en Java, capable d’être
appelé depuis n’importe quel processus client UIMA. Nous avons d’abord essayé d’exposer un
service Web, mais cette approche n’a pas abouti60. Nous avons ensuite exploré une solution de plus
bas niveau en utilisant un protocole d’appel entre sockets pour communiquer entre la machine
virtuelle .NET et la machine virtuelle Java (JVM). Lors de ces essais, nous avons identifié un protocole
standard d’UIMA, nommé Vinci, utilisant uniquement les sockets et des bibliothèques Java
standards ; ce protocole était donc relativement facile à transposer en .NET. Nous avons utilisé IKVM
pour convertir les bibliothèques UIMA (fichiers .jar) dans leur équivalent en .NET, ce qui nous
permet au final d’invoquer les analyseurs d’Antelope. La figure 7 illustre cette architecture
technique.
L’objectif de l’application SCRIBO (voir page 132) est l’extraction d’information à partir de dépêches
de l’AFP. SCRIBO utilise plusieurs annotateurs en architecture UIMA, dont ceux d’Antelope.
60
Le protocole SOAP est censé permettre une telle interopérabilité. Néanmoins, des problèmes
d’incompatibilité entre les services Web exposés par UIMA et leur mise en œuvre en .NET sont apparus. En
effet, les services Web d’UIMA exposent certaines classes utilisant les bibliothèques Axis, qui ne peuvent pas
être facilement traduites dans leur équivalent .NET.
36
Machine
virtuelle
Java
protocole
Analyseurs
d’Antelope
Machine
virtuelle
.NET
Reconnaissance
d’entités
nommées
VINCI
Extraction de
relations
Fusion
d’annotations
IKVM
Figure 7 : Architecture technique permettant l’appel d’analyseurs écrits en .NET à partir d’UIMA
I.
Composants
syntaxique
1.
de
traitement
jusqu’à
l’analyse
Nettoyage de documents (« templating »)
Le nettoyage de pages Web (templating ou scrapping en anglais) a pour objectif de diminuer le bruit
dans les documents Web après leur collecte et avant leur analyse. En effet, les pages Web
contiennent souvent des données qui « parasitent » l’élément principal de la page, comme les
menus, les liens vers d’autres pages liées, ou encore des liens commerciaux. Le nettoyage permet de
sauvegarder une copie locale « allégée » des pages Web (avec un volume stocké moins important) ;
l’analyse de cette copie est plus pertinente. Nous avons exploré plusieurs pistes pour effectuer un tel
nettoyage. Cette tâche n’étant toutefois qu’un préalable à celles du TAL, nous ne les décrirons pas
plus en détail ici.
2.
Segmentation et traitement de l’enrichissement
typographique
Antelope traite des documents au format texte brut ou au format HTML. Dans ce dernier cas, un
traitement préalable sépare le texte de son enrichissement typographique ; l’analyse des balises
HTML permet un découpage du document en paragraphes. Ces paragraphes sont ensuite découpés
en phrases en utilisant un ensemble de règles. L’information permettant de relier les mots, phrases
et paragraphes aux balises est par la suite toujours disponible, ce qui permet :


De déterminer si un paragraphe est un titre ou un élément d’une énumération61.
D’identifier les références quand le document contient des liens hypertexte62.
61
Auquel cas, il nécessite peut-être un traitement particulier : « décapitalisation » des initiales pour un titre,
analyse syntaxique de phrase averbale pour un élément d’énumération.
37
3.
Étiquetage morphosyntaxique, chunking ou analyse
syntaxique
En fonction de ses besoins de vitesse ou de précision, l’utilisateur peut choisir entre un étiquetage
morphosyntaxique, un chunking ou une analyse syntaxique. Antelope utilise pour cela les
composants externes présentés en section F.3. Dans les trois cas, le modèle unifié décrit en section
III.C (page 23) est alimenté, mais seules les représentations concernées (RMorphS, RMorphP ou
RSyntS) sont renseignées.
4.
Identification des expressions multi-mots
Antelope utilise le lexique sémantique pour identifier les expressions multi-mots. La forme de base
de chaque mot est d’abord calculée par le module morphologique du lexique ; le composant teste la
présence de n-uplets dans le lexique (n variant de cinq jusqu’à deux). Des règles supplémentaires
permettent d’identifier aussi des expressions multi-mots non contigües, comme dans « Pierre and
Marie Curie », « Alabama and Mississippi Rivers » ou « the canon and civil law ».
Lors d’une analyse syntaxique (par opposition à un simple étiquetage morphosyntaxique), une
contrainte supplémentaire de rattachement est appliquée. Les mots ne sont regroupés que s’ils
appartiennent à un même sous-arbre. Comme le montre la figure 8, l’expression « Battle of
Gettysburg » est reconnue dans l’analyse syntaxique de gauche, mais pas dans celle de droite
(absence de tête commune). Cela contribue à lever certaines ambiguïtés syntaxique (ce point est
décrit page 162 en section VII.B.6.c).
┌──prep>──┐
├dobj┐
│
│
│
├───pobj>──┐
┌<nsub┤
│
│
┌─<det┼prep>┬pobj>┐
│
│
│
│
│
│
│
│
… captured … during the Battle of Gettysburg
┌──────────prep>──────────┐
├──prep>──┐
│
├dobj┐
│
│
│
│
├───pobj>──┐
│
┌<nsub┤
│
│
┌─<det┤
├─pobj>┐
│
│
│
│
│
│
│
│
… captured … during the Battle of Gettysburg
Figure 8 : Identification de l’expression multi-mots « Battle of Gettysburg »
J.
Evolutions de la plate-forme
Antelope a été initialement conçue pour s’exécuter sur un poste de travail ou sur un serveur unique.
Avec l’augmentation du nombre de projets et de la taille des corpus à traiter (plusieurs millions de
documents), de nouveaux besoins sont apparus : pouvoir traiter un corpus volumineux sur une ferme
de serveurs ; traiter plusieurs corpus simultanément ; exploiter la puissance et la souplesse du cloud
computing63…
62
Les liens hypertexte donnent un indice important de désambiguïsation lexicale (pour les entités nommées
dans les articles d’encyclopédie, par exemple).
63
L’informatique dans le nuage consiste à déporter sur des serveurs distants des stockages et des traitements
informatiques traditionnellement localisés sur des serveurs locaux ou sur le poste de l’utilisateur. L’accès à des
ressources virtualisées et mutualisées s’effectue à la demande, via Internet et en libre-service. L’intérêt
pratique est par exemple de louer plusieurs dizaines de machines pour une durée limitée, sans avoir à les
acheter, afin d’effectuer ponctuellement des calculs lourds. Le choix de Proxem s’est porté en l’occurrence sur
Azure, la plate-forme publique de cloud computing de Microsoft.
38
En 2011, l’équipe Proxem a fait évoluer Antelope pour permettre à ses composants de s’exécuter sur
des environnements différents, allant du poste de développeur au cloud computing en passant par la
ferme de serveurs. Le fait d’utiliser un modèle de programmation par interfaces a grandement
facilité cette transition. Antelope s’appuye désormais sur les principes d’inversion de contrôle64 et
d’injection de dépendances65 (Fowler, 2004), qui permettent d’atteindre les différents objectifs
précités tout en maintenant la complexité d’ensemble à un niveau raisonnable.
Cette évolution a nécessité en premier de séparer l’implémentation de l’environnement d’exécution
(appelé conteneur) de celle des composants. L’équipe Proxem a conçu un conteneur spécialisé pour
chaque environnement cible, et fait évoluer les composants d’analyse pour les rendre compatibles
avec les contraintes de chaque environnement. La décision d’assemblage des composants pour
former une configuration applicative se fait désormais uniquement au niveau du conteneur, d’une
façon explicite. Les dépendances entre composants ne sont donc plus exprimées de façon statique
dans le code, mais déterminées dynamiquement à l’exécution, ce qui permet de les modifier sans
recompilation.
64
L’inversion de contrôle (Inversion of Control ou plus simplement IoC en anglais) est un patron d’architecture
commun à plusieurs boîtes à outils logicielles. Son principe est de faire en sorte que le flot d’exécution du code
n’est plus sous le contrôle direct de l’application elle-même mais de la boîte à outil sous-jacente.
65
L’injection de dépendances (Dependency Injection ou DI en anglais) est un mécanisme qui permet
d’implémenter le principe de l’inversion de contrôle. Il consiste à créer dynamiquement (injecter) les
dépendances entre les différentes classes en s’appuyant sur une description externe (typiquement stockée
dans un fichier de configuration).
39
Partie IV. Lexique sémantique multilingue à
large couverture
A.
Introduction
Le lexique joue un rôle central dans une ISS. En effet, un lexique riche dispose d’informations
lexicales (langues, expressions multi-mots, différents sens d’un mot, domaines…), syntaxiques
(distributions statistiques d’usage, cadres de sous-catégorisation…) et pragmatiques (connaissance
du monde, axiomatique pour effectuer des raisonnements logiques…). La précision des phénomènes
décrits varie énormément d’un lexique à l’autre : a minima, il peut se constituer d’une liste de
centaines de milliers de formes de surface existant dans une langue donnée, sans autre information ;
à l’autre bout du spectre, certains lexiques sémantiques ne décrivent que quelques centaines
d’entrées lexicales, mais d’une façon extrêmement précise.
Notre objectif est de traiter de « vrais » textes (articles de presse, offres d’emploi, opinions
exprimées par des consommateurs…) en français et en anglais. Nous souhaitons donc disposer d’un
lexique doté d’une couverture aussi large que possible. Pour cela, nous avons créé un lexique
sémantique multilingue à large couverture en intégrant plusieurs ressources hétérogènes.
La constitution d’un lexique regroupant des informations aussi variées n’est pas chose aisée. Les
lexiques électroniques sont développés avec différents formalismes, en intension ou en extension,
dans différents formats. XML s’impose progressivement comme format d’échange ; les formats
émergents du Web sémantique (RDF, RDFS, SKOS, OWL…) jouent un rôle d’importance grandissante
pour représenter les lexiques, thésaurus et autres ontologies ; c’est pourquoi nous leur consacrons
une annexe, page 187.
Rendre interopérables ces données lexicales nécessite généralement un travail d’ingénierie
important, et souvent aussi un travail conceptuel d’adaptation pour établir une correspondance
entre les entrées de deux lexiques. Le cœur de notre lexique sémantique est WordNet, développé
pour l’anglais à l’Université de Princeton (Miller, 1995 ; Fellbaum, 1998). Dans le chapitre B, nous
présentons en détail WordNet, puis l’écosystème des autres ressources qui gravitent directement
autour. Nous les avons intégrées au sein d’une base unique pour en faciliter l’utilisation dans la plateforme Antelope.
Le chapitre C décrit plusieurs expériences qui nous ont permis d’étendre ces données, d’une façon
endogène ou exogène (notamment à partir d’articles encyclopédiques). Nous avons enrichi les
entrées lexicales existantes ; nous en avons aussi ajouté de nouvelles à partir d’autres sources ; nous
avons enfin créé de nouveaux types de relations, notamment de polysémie régulière.
Enfin, dans le chapitre D, nous présentons succinctement des ressources que nous prévoyons
d’intégrer dans le futur en indiquant quel en serait l’intérêt pour les traitements de la plate-forme.
41
1.
Dictionnaires, lexiques, taxonomies et ontologies
a)
Diversité des informations représentées
Les données lexicales prennent des formes très variées, allant de la simple liste de mots au lexique
sémantique en passant par le thésaurus. Elles concernent traditionnellement des aspects
phonologiques, lexicaux, définitoires, morphologiques, pragmatiques, encyclopédiques ou
sémantiques ; d’autres types d’informations sont apparues récemment en TAL, par exemple les
émotions ou sentiments associés aux sens des mots.
En plus des ressources linguistiques décrivant des mots et les relations qu’ils entretiennent, les
encyclopédies électroniques proposent des connaissances générales sur le monde, généralement
sans formalisme structuré. Les taxonomies organisent ces connaissances en arborescence, le plus
souvent au sein d’un domaine restreint ; dans ces arbres, les nœuds proches de la racine
représentent les concepts les plus généraux, et les feuilles les concepts les plus spécifiques.
Les ontologies enrichissent les taxonomies avec une axiomatique, c’est-à-dire un ensemble de
relations et de formules logiques qui décrivent les contraintes existant entre les concepts. L’objectif
premier d’une ontologie est donc de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine
donné. Son second objectif est de permettre d’effectuer des raisonnements sur les objets du
domaine concerné, pour vérifier notamment que les contraintes sont bien respectées. La figure 9
montre, à titre indicatif, un fragment de l’ontologie SUMO.
Figure 9 : Une partie de l’ontologie SUMO (affichée dans l’éditeur d’ontologie Protégé)
b)
Variété des formats et des encodages
A la diversité des informations représentées s’ajoute celle des formats : ces ressources sont
disponibles sous différentes formes, allant du simple fichier texte, avec une ligne par élément décrit,
à des représentations structurées en XML. L’encodage même des caractères a longtemps été source
de disparités, avec des cohabitations difficiles (ASCII, ANSI, ISO 8859-1…).
42
La généralisation d’Unicode représente une solution opérationnelle à ce problème ; Unicode
ambitionne d’être un sur-ensemble de tous les autres encodages avec un répertoire complet
contenant (mi-2012) autour de 110 000 caractères. Précisons que les chaînes de caractères sont
représentées en Unicode dans Antelope, en mémoire comme dans les données persistantes. Cela
permettra dans le futur la prise en compte de langues utilisant des alphabets non-européens.
2.
Survol de ressources à large couverture fréquemment
utilisées en TAL
Quelques ressources sont progressivement devenues des standards de fait en TAL. Elles ont pour
caractéristiques communes d’être libres de droit, de proposer une large couverture d’une (ou
plusieurs) langue(s), et d’être suffisamment structurées pour être facilement utilisées en TAL.
Ces différentes ressources sont décrites dans cette partie, ainsi que leur utilisation dans le cadre de
nos travaux. Nous avons essentiellement mis en œuvre WordNet (et des extensions à WordNet), des
Wikipédias en anglais et en français et l’ontologie SUMO.
Le tableau 2 montre la progression des citations de ces ressources dans CiteSeer entre juillet 2010 et
juillet 2011. On voit que WordNet est probablement aujourd’hui la ressource la plus utilisé en TAL66.
WordNet
Juillet 2010
Juillet 2011
Progression
6 492
7 367
+13 %
Wikipédia
3 538
5 602
+58 %
CYC
2 650
2 947
+11 %
Thésaurus
Roget
450
460
+2 %
Ontologie
SUMO
353
414
+17 %
Ontologie
DOLCE
323
363
+12 %
Tableau 2 : Evolution des citations dans CiteSeer de différentes ressources lexicales
a)
Thésaurus de Roget
L’une des plus anciennes développées pour l’anglais est probablement le thésaurus de Roget. Dans
sa première édition (1852), il comptait 15 000 mots anglais, organisés en six classes principales. La
version utilisée en TAL est celle distribuée depuis 1996 dans le cadre du projet Moby ; elle enrichit la
version de 1911 et compte 30 000 mots.
b)
Princeton WordNet et autres wordnets
WordNet, développé depuis 1985 à l’Université de Princeton, constitue un réseau sémantique à large
couverture de la langue anglaise (206 941 lexies décrivant 117 659 concepts dans la version 3.0). Les
entrées y sont structurées par un ensemble riche de relations lexicales et sémantiques.
Plusieurs projets ont vu le jour pour créer des wordnets dans d’autres langues. On peut notamment
citer WOLF pour le français. Toutefois, aucun de ces wordnets n’atteint pour l’instant la largeur de
couverture de la version anglaise.
c)
Wikipédias
Lancée en 2001, l’encyclopédie libre collaborative Wikipédia compte en juin 2011 plus de 18 millions
d’articles en 281 versions (et presque autant de langues), avec 37 langues dotées de plus de 100 000
articles. Ses intérêts en TAL sont multiples. Elle peut être vue comme un corpus multilingue de
66
De plus, on peut imaginer que WordNet n’est cité que dans le cadre d’articles autour du TAL alors que
Wikipédia l’est aussi dans d’autres contextes.
43
volume significatif, qui permet de réaliser des comptages statistiques dans un grand nombre de
langues, certaines d’entre elles étant faiblement dotées en ressources lexicales.
Wikipédia propose, en plus du texte encyclopédique, un premier niveau de structuration des
connaissances ; la limite pratique est la bonne volonté (ou la compétence) des internautes qui
éditent les articles. La figure 10 illustre ces différentes possibilités de structuration :





Le texte encyclopédique (point 1 sur la figure) est structuré en sections et sous-sections.
Les « InfoBox » sont des tables préformatées présentant des données importantes sur un
sujet, sous forme d’un encadré placé en haut à droite (2) ou à la fin (3) de l’article.
Les articles peuvent être rattachés à des portails (4), c’est-à-dire des regroupements
thématiques permettant de se repérer plus facilement.
Un article est classé dans une ou plusieurs catégories, présentes en bas de chaque page (5) ;
les catégories forment un système de classement thématique organisé selon un graphe
orienté67.
Les articles en différentes langues, portant sur le même sujet, sont reliés entre eux par
l’intermédiaire d’un index interlingue affiché à gauche (6).
Figure 10 : Exemple de page de la Wikipédia française (article sur saint Isidore)
67
En pratique, dans la Wikipédia française et l’anglaise, ce graphe comporte des cycles, ce qui en complexifie
l’exploration par un algorithme ; en effet, il faut détecter les cycles préalablement à un traitement, ce qui n’est
pas chose aisée dans un graphe de plusieurs dizaines de milliers de nœuds.
44
d)
Ressources produites à partir des données structurées de
la Wikipédia
DBpedia (Auer et al., 2007) est un projet collaboratif, qui vise à extraire des informations structurées
à partir des InfoBox de la Wikipédia et à les rendre disponibles dans les formats et protocoles du
Web sémantique, sous forme de triplets RDF68. DBpedia permet donc de faire des requêtes
complexes69 sur les connaissances contenues dans la Wikipédia en les reliant à d’autres jeux de
données. FreeBase70 (Bollacker et al., 2008) vise les mêmes objectifs.
YAGO (Suchanek et al., 2007) exploite le graphe de catégories de la Wikipédia et WordNet pour créer
automatiquement une vaste ontologie du sens commun (Yet Another Great Ontology). La version 2
utilise aussi la base de données géographiques GeoNames et met l’accent sur la qualité des données
spatiales et temporelles associées aux faits extraits de la Wikipédia. La précision de cette ontologie
construite automatiquement est évaluée par ses auteurs à 95 %.
e)
Ontologies
D’autres ontologies proposent une axiomatique plus ou moins riche. On peut notamment citer
SUMO (qui vise à proposer un « haut d’ontologie » universel), DOLCE et CYC (dont l’ambition est de
décrire très largement le sens commun). COSMO est une proposition de fusion au format OWL des
hauts d’ontologie de CYC, SUMO et DOLCE.
Il nous semble que ces ontologies sont plus utilisées dans des travaux relevant de l’intelligence
artificielle que du TAL, même si la limite entre ces deux disciplines est parfois floue. Certaines de ces
ressources ont un lien explicite vers des entrées de WordNet ou de la Wikipédia anglaise.
3.
Contribution des standards émergents du Web
sémantique
Le Web sémantique est une évolution du Web classique qui vise à rendre les données accessibles,
non seulement à un œil humain, mais aussi aux machines. Pour donner une analogie, pensons à une
boîte dans un rayon de supermarché : pour en connaître le contenu, un humain lira le nom du
produit sur la boîte ; en revanche, l’ordinateur de la caisse en lira le code-barres et se servira de cette
information pour automatiser des traitements (facturation, mise à jour du stock,
réapprovisionnement). En offrant cette dualité, le Web sémantique ambitionne de doter les
applications de capacités de raisonnement ; le corollaire sera la possibilité d’automatiser des tâches
aujourd’hui réservées aux êtres humains, grâce à des agents conversationnels intelligents71.
68
Dans la version 3.7 datant de septembre 2011, DBpedia compte plus d’un milliard de triplets.
En utilisant SPARQL, le langage de requête du Web sémantique.
70
Développé initialement par la société MetaWeb, rachetée par Google en juillet 2010 et utilisée depuis mai
2012 sur la version US du moteur de recherche pour alimenter un Knowledge Graph.
71
(Berners-Lee et al., 2001) finissait sur la promesse de tels agents logiciels : “The real power of the Semantic
Web will be realized when people create many programs that collect Web content from diverse sources, process
the information and exchange the results with other programs. The effectiveness of such software agents will
increase exponentially as more machine-readable Web content and automated services (including other agents)
become available.” On peut estimer que cet objectif n’est atteignable qu’à long terme. Néanmoins, l’iPhone 4S
lancé en octobre 2011 intègre l’application Siri, qui permet d’utiliser la voix pour (entre autres) envoyer des
messages, définir des rappels ou passer des appels téléphoniques. C’est un pas significatif dans la direction
d’agents conversationnels grand public, utilisables sans apprentissage préalable.
69
45
Dans le survol des ressources proposé à la section précédente, on constate que plusieurs d’entre
elles trouvent leurs racines dans le Web sémantique et que plusieurs projets visent à mettre
automatiquement en relation différentes ressources. L’apparition récente des formats d’ontologie du
Web sémantique est un facteur important de normalisation de ces différentes données. Ils
permettent en effet de les représenter d’une façon unifiée72 ; ces formats autorisent aussi la mise en
correspondance entre des concepts identiques, définis dans des référentiels linguistiques différents.
Par exemple, on peut facilement exprimer le fait que les concepts DOMESTIC_CAT#1 (dans WordNet
3.0) et CAT (dans DBpedia) sont identiques ; ainsi, on regroupe facilement des connaissances
linguistiques (morphologie, hyperonymie…) et encyclopédiques sur le même sujet.
L’annexe 1, page 187, présente en détail le Web sémantique et ses standards émergents. En TAL, ils
permettent de représenter non seulement des référentiels linguistiques, mais aussi des graphes
complexes (issus de traitements d’analyse syntaxique ou d’extraction d’entités nommées et de
relations, par exemple). Une façon rapide d’implémenter une application d’extraction d’information
consiste alors à faire une requête SPARQL sur de tels graphes.
B.
WordNet et son écosystème
1.
Princeton WordNet
Le Princeton WordNet version 3.0 constitue la base du lexique sémantique d’Antelope. Ce projet,
mené depuis 1985 à Princeton, offre un réseau sémantique très complet de la langue anglaise.
WordNet est utilisable librement, y compris pour un usage commercial, ce qui en a favorisé une
diffusion très large. S’il n’est pas exempt de critiques (granularité très fine, absence de certaines
relations…), il n’en reste pas moins l’une des ressources de TAL les plus populaires.
a)
Notion de synset
WordNet est construit sous la forme d’une hiérarchie de concepts appelés synsets73 qui en forment la
composante atomique. Un synset est un ensemble de lexies synonymes entre elles ; un synset
correspond donc à un groupe de mots interchangeables, dénotant un sens ou un usage particulier.
Un synset est défini d’une façon différentielle par les relations sémantiques (hypéronymie,
méronymie, antonymie, etc.) qu’il entretient avec les sens voisins. Dans la suite, nous noterons entre
accolades les différentes lexies synonymes qui définissent un synset, sachant que LEXIE#i désigne la
ième lexie d’un vocable dans WordNet. La version 3.0, la plus récente (janvier 2007), compte 117 659
synsets et 206 941 lexies.
Chaque synset est également associé à une définition lexicographique. Nous la préciserons
éventuellement en italiques et entre parenthèses après la liste de lexies. Par exemple, le concept
« langue naturelle » est défini par le synset suivant :
{NATURAL LANGUAGE#1, TONGUE#2} (a human written or spoken language used by a community)
Les noms et verbes sont organisés en hiérarchies. Des relations d’hyperonymie (« est-un ») et
d’hyponymie relient les « ancêtres » des noms et des verbes avec leurs « spécialisations ». Au niveau
racine, ces hiérarchies sont organisées en types de base. Le réseau des noms est bien plus profond
72
73
On peut par exemple représenter WordNet au format SKOS, voir page 166.
Synset est la contraction de synonym set (ensemble de synonymes).
46
que celui des autres parties du discours. À titre indicatif, les deux premiers niveaux de la hiérarchie
des noms se composent des concepts abstraits suivants :

ABSTRACTION: ATTRIBUTE, MEASURE/QUANTITY/AMOUNT, RELATION, SET, SPACE, TIME…

HUMAN ACTION: ACTIVITY, COMMUNICATION, DISTRIBUTION, INACTIVITY, JUDGMENT, LEANING, LEGITIMATION,
MOTIVATION, PROCLAMATION, PRODUCTION, SPEECH ACT…

ENTITY: ANTICIPATION, CAUSAL AGENT, ENCLOSURE, EXPANSE, LOCATION, PHYSICAL OBJECT, SKY, SUBSTANCE,
THING…

EVENT: GROUP ACTION, NATURAL EVENT, MIGHT-HAVE-BEEN, MIGRATION, MIRACLE, NONEVENT, SOCIAL EVENT…

GROUP, GROUPING: ASSOCIATION, BIOLOGICAL GROUP, PEOPLE, COLLECTION, AGGREGATION, COMMUNITY,
ETHNIC GROUP, KINGDOM, MULTITUDE, POPULATION, RACE, RARE-EARTH ELEMENT…

PHENOMENON: EFFECT/RESULT, LEVITATION, FORTUNE/CHANCE, REBIRTH, NATURAL PHENOMENON, PROCESS,
PULSATION…

POSSESSION: ASSETS, CIRCUMSTANCES, PROPERTY/MATERIAL POSSESSION, TRANSFERRED PROPERTY, TREASURE…

PSYCHOLOGICAL FEATURE: COGNITION/KNOWLEDGE, FEELING, MOTIVATION/NEED…

STATE: ACTION/ACTIVITY, EXISTENCE, STATE OF MIND, CONDITION, CONFLICT, DAMNATION, DEATH, DEGREE,
DEPENDENCY, DISORDER, EMPLOYMENT, END, FREEDOM, ANTAGONISM, IMMATURITY, IMMINENCE,
IMPERFECTION, INTEGRITY, MATURITY, OMNIPOTENCE, PERFECTION, PHYSIOLOGICAL STATE, RELATIONSHIP, STATE
OF AFFAIRS, STATUS, TEMPORARY STATE, NATURAL STATE…
L’organisation des adjectifs est différente. Un sens « tête » joue un rôle d’attracteur ; des adjectifs
« satellites » lui sont reliés par des relations de synonymie. On a donc une partition de l’ensemble
des adjectifs en petits groupes. Les adverbes sont le plus souvent définis par les adjectifs dont ils
dérivent. Ils héritent donc de la structure des adjectifs.
b)
Relations sémantiques (entre synsets)
Le tableau 3 présente un comptage des relations sémantiques de WordNet 2.1 par catégorie.
Relation
Hypernym/Hyponym
Instance Hyponym
Part
Member
Substance
Attribute
Verb Group
Verb Entailment
Verb Cause
Adjective Similar
Topic Domain
Entre…
Verbe
Nom
Nom
Nom
Nom
Nom
Adjectif
Verbe
Verbe
Verbe
Adjectif
Nom
Nom
Nom
Nom
…et
Verbe
Nom
Nom
Nom
Nom
Nom
Nom
Verbe
Verbe
Verbe
Adjectif
Adjectif
Nom
Adverbe
Verbe
Nombre
13 124
75 134
8 515
8 874
12 262
793
643
1 748
409
219
22 622
1 108
4 146
37
1 236
Exemple
EXHALE / BREATHE
FELINE / CAT
EIFFEL TOWER / TOWER
FRANCE / EUROPE
FRANCE / EUROPEAN UNION
SERUM / BLOOD
INACCURATE / ACCURACY
GELATINIZE#1 / GELATINIZE#2
DREAM / SLEEP
ANESTHETIZE / SLEEP
DYING / MORIBUND
COMPUTER SCIENCE / ADDRESSABLE
COMPUTER SCIENCE / COMPUTER
COMPUTER SCIENCE / CASCADE
47
Region Domain
Usage Domain
See Also
Nom
Nom
Nom
Nom
Nom
Nom
Adjectif
Adjectif
Nom
Adjectif
Nom
Adverbe
Verbe
Adjectif
75
1 246 FRENCHMAN / FRANCE
227
563 NEUTRALIZATION / EUPHEMISM
73
14
2 683 BLACK / DARK
Tableau 3 : Comptage des relations sémantiques de WordNet
D’autres ressources permettent d’étendre ces relations, voire de créer de nouveaux types de
relations. Par exemple, la ressource WordNet Domains (voir page 60) permet d’ajouter de nouvelles
instances de relations de type Topic Domain, Region Domain, Usage Domain. On peut aussi enrichir
WordNet avec des relations d’un nouveau type ; nous verrons en IV.C.4, page 71, comment nous
avons créé d’une façon semi-automatique deux nouvelles catégories de relations concernant les
métonymies et les métaphores.
c)
Relations lexicales (entre lemmes)
Le tableau 4 présente un comptage des relations lexicales de WordNet 2.1 par catégorie.
Relation
Usage Domain
See Also
Adjective Participle
Antonym
Pertainym
Derivation
Adjective Cluster
Entre…
Nom
Verbe
Adjectif
Adjective
Adverbe
Nom
Verbe
Adjectif
Adverbe
Adjectif
Nom
Adjectif
Nom
Verbe
Adjectif
…et
Nom
Verbe
Verbe
Adjective
Adverbe
Nom
Verbe
Nom
Adjectif
Adjectif
Verbe
Nom
Nom
Adjectif
Adjectif
Nombre
379
582
124
4 080
718
2 142
1 089
4 814
3 213
38
21 579
11 401
2 931
1 508
1 290
Exemple
SLEEP LATE / SLEEP
APPLIED / APPLY
GOOD / BAD
POORLY / WELL
WINNER / LOOSER
DIE / BE BORN
ACADEMIC / ACADEMIA
BOASTFULLY / BOASTFUL
KILLING / KILL
DARK / DARKNESS
AUTOMOBILE / AUTOMOBILIST
KILL / KILLABLE
STRIDENT / NOISY
Tableau 4 : Comptage des relations lexicales de WordNet
d)
Exemples de relations d’hyperonymie et d’hyponymie
Dans l’exemple montré en figure 11 ci-dessous, nous voyons qu’en partant du sens le plus général du
nom CAT#1 (chat domestique), on obtient une liste ordonnée d’ancêtres et de descendants,
permettant de déterminer qu’un chat est un carnivore, un mammifère, un animal, etc.
48
Figure 11 : Exemple de relations d’hyperonymie et d’hyponymie
Dans WordNet, chaque nom ou verbe peut avoir plusieurs hyperonymes. Par exemple, le nom
74
ADRENALIN a pour hyperonymes : CATECHOLAMINE, HORMONE, NEUROTRANSMITTER, VASOCONSTRICTOR .
La possibilité de définir de multiples hyperonymes est relativement peu utilisée75, néanmoins il est
indispensable de la prendre en compte. Nous avons donc développé une « projection à plat » des
hyperonymes, en transformant le graphe orienté acyclique d’héritage en une structure linéaire
respectant un ordre partiel. Son intérêt est de faciliter l’écriture de certains algorithmes, qui ont
besoin d’énumérer les hyperonymes d’un synset, en leur fournissant une liste plutôt qu’un graphe.
La figure 12 montre les hyperonymes du synset BREAD#1 ‘pain’ sous forme de graphe (à gauche) et de
liste (à droite).
74
On remarquera que WordNet n’est pas exempt d’erreurs mineures : on voit ici une redondance,
CATECHOLAMINE étant déjà un hyponyme de HORMONE.
75
Dans WordNet version 2.0, sur un total de 92 634 relations d’héritages entre synsets (noms et verbes),
seulement 2 117 présentaient un héritage multiple (et seulement 70 avaient 3 hyperonymes directs ou plus).
49
Figure 12 : Hyperonymes du synset BREAD#1 ‘pain’ sous forme de graphe et de liste
e)
Exemples de relations d’holonymie et de méronymie
Comme montré en figure 13, on peut déterminer grâce à ces relations qu’un chat a des pattes, un
pelage, une queue…
Figure 13 : Exemples de relations d’holonymie et de méronymie
La version 2.1 a introduit la notion d’ « instance hyponyme », qui désigne une instance (et non une
sous-classe) d’un synset (une entité nommée). Par exemple, GEORGE WASHINGTON est une instance
50
hyponyme de PRESIDENT OF THE UNITED STATES. De même, le nom TOWER#1 a pour hyponymes SILO,
MINARET, PYLON… et TOUR EIFFEL comme instance hyponyme.
f)
Notre modélisation de WordNet
La figure 14 présente la modélisation de ce lexique sémantique. Un synset est associé à un ou
plusieurs lemmes. Chaque lemme est associé à un seul synset. Un synset est en relation sémantique
avec d’autres synsets ; de même, un lemme est en relation lexicale avec d’autres lemmes. Comme
une opération fréquemment utilisée dans les algorithmes de parcours du graphe est l’énumération
des hyperonymes d’un synset, il les présente aussi sous forme de liste ordonnée.
Figure 14 : Modélisation du lexique sémantique
g)
Fréquence des lemmes
WordNet associe à chaque lemme une fréquence, qui est son nombre d’occurrences dans le corpus
Brown. WordNet peut donc classer les différents sens d’un même mot (les différentes lexies d’un
vocable) dans l’ordre décroissant de fréquence.
Si la lexie n’apparaît pas dans le corpus Brown, le lexicographe crée les entrées en fonction de
l’importance d’usage supposée. Par exemple, les différents sens de MINK (‘vison’) sont classés dans
l’ordre suivant : 1) fourrure de l’animal ; 2) manteau de fourrure ; 3) animal.
h)
Contenu informationnel
Pour un nom ou un verbe, la somme cumulée des fréquences d’un synset et de ses hyponymes au
sein d’un sous-arbre de la hiérarchie permet de définir son contenu informationnel. Cette notion
donne l’importance relative d’un concept, même si ses lexies apparaissent peu fréquemment dans
un corpus.
Par exemple, la fréquence d’apparition de {MAMMAL#1, MAMMALIAN#1} ‘mammifère’ est très faible (le
terme n’apparaît que 3 fois tel quel dans le corpus Brown). En revanche, le concept est important et
son contenu informationnel vaut 2 293, correspondant à la somme récursive des fréquences
d’apparition de tous ses hyponymes directs ou indirects : CAT#1 ‘chat’ (18), MOUSE#1 ‘souris’ (14),
RAT#1 (5), LION#1 (2), etc.
i)
Limites de WordNet
WordNet ne donne pas certaines informations usuellement présentes dans un lexique. Par exemple,
WordNet ne précise ni l’étymologie ni la prononciation des mots et ne contient que des informations
51
limitées sur leur usage. Il manque aussi des informations sur la cooccurrence lexicale restreinte
(absence de fonctions lexicales).
WordNet propose parfois une profusion de sens pour un mot donné. La contrepartie de son
importante couverture est que WordNet est très précis dans le sens des définitions. On a une
granularité très (trop ?) fine des sens. Par exemple, le verbe TO GIVE (« donner ») n’a pas moins de 44
sens ; certains de ces sens sont des valeurs de fonctions lexicales et devraient être distingués en tant
que tels. Une telle profusion ne facilite pas une tâche de désambiguïsation lexicale.
WordNet manque de relations pragmatiques. En effet, WordNet ne matérialise pas d’une façon
formelle tout le sens contenu dans les définitions des termes. Par exemple, l’information « un chat
ne rugit pas » figure dans la définition textuelle, mais ne se retrouve formalisée dans aucune relation.
De même, des relations qui pourraient exister (comme celle entre SOAP#1 ‘savon’ et BATH#2 ‘bain’, ou
celle entre KITTEN#1 ‘chaton’ et CAT#1 ‘chat’) sont absentes de WordNet.
j)
Correspondance entre différentes versions
Il existe une correspondance des identifiants de synsets entre versions de WordNet. Elle est
indispensable pour assurer une traçabilité avec la version la plus récente. En effet, plusieurs
ressources complémentaires à WordNet, et dignes d’intérêt, ont été définies pour d’anciennes
versions (1.7 ou 2.0).
Curieusement, le site Web de Princeton n’offre de correspondance « officielle » que pour les noms et
les verbes. Heureusement, d’autres sites en proposent également (construites automatiquement)
pour les adjectifs et adverbes.
k)
Corpus étiquetés par rapport à WordNet
À notre connaissance, peu de corpus sont étiquetés manuellement par rapport aux sens de
WordNet. Nous pouvons citer le corpus SemCor (un sous-ensemble du corpus Brown), composé de
352 documents, comptant 2000 mots chacun approximativement.
Plus précisément, le corpus SemCor compte au total 676 546 mots (hors ponctuations). 234 135
noms, verbes, adjectifs et adverbes ont fait l’objet d’une désambiguïsation lexicale manuelle par
rapport à WordNet 1.6, puis d’une correspondance automatique vers les versions suivantes de
WordNet (jusqu’à la 2.1). Ce corpus permet par exemple un début d’apprentissage automatique pour
des tâches de désambiguïsation lexicale.
l)
Utilisation dans le cadre de nos travaux
WordNet est notre point de départ pour alimenter un lexique utilisable par la machine. Ce lexique est
utilisé :


D’une part pour déterminer les différents sens d’un mot donné.
D’autre part pour rechercher quels sens d’un nom vérifient des contraintes de sélection (par
exemple, les sens du nom chat correspondent à un <animal>).
m)
Écosystème de WordNet
Plusieurs autres ressources linguistiques à large couverture, constituées manuellement ou
automatiquement, se rattachent à WordNet. Des programmes issus du monde de l’intelligence
artificielle ont également établi des passerelles avec WordNet. L’ensemble constitue un écosystème
52
complet couvrant des aspects lexicaux, syntaxiques et sémantiques. La figure 15 présente quelquesunes de ces ressources. On pourrait y ajouter les ressources que nous avons produites, par exemple
les relations de polysémie régulière que nous avons extraites de WordNet (voir page 71).
WOLF
Wikipedia
VerbNet
eXtended WordNet
WordNet
CYC
Senti WordNet
WordNet Affect
WordNet Domains
SUMO
FrameNet
Figure 15 : Liste (non exhaustive) de ressources disposant d’un lien vers WordNet
Antelope combine WordNet avec WOLF (p. 55), eXtended WordNet (p. 55), VerbNet (voir p. 56),
WordNet Domains (p. 60), WordNet-Affect (p. 61), SentiWordNet (p. 61), l’ontologie SUMO (p. 62) et
une correspondance partielle vers la Wikipédia (p. 64). L’ensemble constitue un lexique sémantique
homogène, utilisé pour la désambiguïsation, la résolution d’anaphores et l’ISS.
Notons que l’interopérabilité entre ces différentes ressources lexico-sémantiques et WordNet est
permise par la présence d’un identifiant unique pour chaque synset76. Ces ressources (à l’exception
de la correspondance vers la Wikipédia) fournissent explicitement l’information de traçabilité vers un
synset et sont donc homogènes avec WordNet. Leur intégration nécessite un travail d’ingénierie,
mais ne soulève pas de difficulté conceptuelle.
En l’absence d’une telle information, l’intégration de la ressource à WordNet se heurte à un
problème d’hétérogénéité conceptuelle. Il faut alors établir une correspondance entre chaque entrée
d’une telle ressource et un synset ; c’est ce que nous avons établi dans le cas de la Wikipédia (voir le
chapitre IV.C).
Combinées, ces ressources fournissent un lexique prêt à l’emploi pour des applications de TAL telles
que la recherche d’information, l’inférence pour la compréhension automatique de textes, la
désambiguïsation lexicale ou la résolution d’anaphores. Le fait de mettre en commun plusieurs
ressources à large couverture permet d’espérer des progrès dans les applications de TAL. Par
exemple, (Shi, Mihalcea, 2005) revendique la construction d’un analyseur sémantique robuste en
langue anglaise, en utilisant WordNet, VerbNet et FrameNet.
76
Cet identifiant change hélas à chaque version de WordNet. Pour importer une ressource donnée, il faut donc
connaître la version de référence, et utiliser une table de correspondance. L’Université de Catalogne
(www.lsi.upc.es/~nlp) propose de telles tables de correspondance.
53
n)
Wordnets pour des langues autres que l’anglais
EuroWordNet est une base de données pour plusieurs langues européennes. La phase initiale du
projet s’est achevée en 1999 avec la conception de la base de données, ainsi que la définition de
types de relations, d’un haut d’ontologie (63 éléments partagés par toutes les langues) et d’un index
inter-langues, en partant de la version 1.5 du WordNet de Princeton. EuroWordNet a produit des
wordnets pour le néerlandais, l’italien, l’espagnol, l’allemand, le français, le tchèque et l’estonien77,
comme indiqué dans le tableau 5.
Langue
Synsets
Sens de mots
94 515
16 361
44 015
23 370
40 428
15 132
22 745
12 824
7 678
187 602
40 588
70 201
50 526
48 499
20 453
32 809
19 949
13 839
WordNet 1.5
Ajouts à l’anglais
Néerlandais
Espagnol
Italien
Allemand
Français
Tchèque
Estonien
Relations internes à
une langue
211 375
42 140
111 639
55 163
117 068
34 818
49 494
26 259
16 318
Relations d’équivalence
entre langues différentes
0
0
53 448
21 236
71 789
16 347
22 730
12 824
9 004
Tableau 5 : Langues proposées dans EuroWordNet
Les langues sont reliées par l’intermédiaire d’un index inter-langues. Il est ainsi possible de passer
des mots dans une langue aux mêmes mots dans n’importe quelle autre langue. EuroWordNet
permet donc en principe une recherche d’information monolingue ou multilingue.
On peut regretter qu’EuroWordNet ne soit pas distribué librement, contrairement à la version de
Princeton. Cela explique certainement sa diffusion beaucoup moins importante.
Plusieurs autres groupes de recherche ont développé des wordnets dans d’autres langues en se
basant sur les spécifications d’EuroWordNet (suédois, norvégien, danois, grec, portugais, basque,
catalan, roumain, lithuanien, russe, bulgare et slovène). Un autre projet, BalkaNet, prolonge la base
de données d’EuroWordNet avec d’autres langues européennes et fournit dans un format XML des
ressources pour le tchèque, le roumain, le grec, le turc, le bulgare, et le serbe, comme il est montré
dans le tableau 6.
Synsets
Noms
Verbes
Adjectifs
Adverbes
Lemmes
Bulgare
21 441
14 174
4 169
3 088
9
44 956
Tchèque
28 456
21 009
5 155
2 128
164
43 918
Grec
18 461
14 426
3 402
617
16
24 366
Roumain
19 839
13 345
4 808
852
834
33 690
Turc
14 626
11 059
2 725
802
40
20 310
Serbe
8 059
5 919
1 803
324
13
13 295
Tableau 6 : Langues proposées dans BalkaNet
77
À notre connaissance, les ressources pour le français ont été fournies par la société MemoData sur la base de
son Dictionnaire Intégral.
54
o)
WOLF
WOLF (Sagot, Fišer, 2008) est un WordNet libre du français construit à partir du Princeton WordNet
et de diverses ressources multilingues. Les lexèmes polysémiques ont été traités par alignement d’un
corpus parallèle en cinq langues ; le lexique multilingue extrait a été désambiguïsé sémantiquement
à l’aide des wordnets des langues concernées. Une approche bilingue, obtenue à partir de la
Wikipédia et de thésaurus, a permis de construire de nouvelles entrées grâce aux mots
monosémiques.
2.
Gloses désambiguïsées
a)
eXtended WordNet
Mené à l’Université de Dallas, eXtended WordNet –ou XWN– (Mihalcea, Moldovan, 2001) enrichit
WordNet 2.0 en associant à chaque synset une analyse syntaxique de sa définition, la
désambiguïsation lexicale de chaque mot de la définition, ainsi qu’une forme logique. Par exemple, la
définition du nom COUSIN#1, “the child of your aunt or uncle” (« l’enfant de votre tante ou de votre
oncle »), a pour analyse syntaxique :
(TOP (S (NP (NN cousin) )
(VP (VBZ is)
(NP (NP (DT the) (NN child) )
(PP (IN of)
(NP (PRP$ your) (NN aunt) (CC or) (NN uncle) ) ) ) )
(. .) ) )
Ainsi que la forme logique suivante :
cousin:NN(x1) -> child:NN(x1) of:IN(x1, x4) aunt:NN(x2) or:CC(x4, x2, x3) uncle:NN(x3)
Les informations présentes dans XWN sont de qualité gold (validé humainement), silver (accord entre
deux analyseurs syntaxiques) ou normal. Le tableau 6 présente le taux de validation des mots des
définitions dans cette ressource, par partie du discours.
Synsets
(WN 2.0)
Noms
Verbes
Adjectifs
Adverbes
Nombre de
définitions
79 689
13 508
18 563
3 664
Mots de classe Mots mono
ouverte
sémiques
505 946
138 274
48 200
6 903
74 108
14 142
8 998
1 605
Qualité
gold
10 142
2 212
263
1 829
Qualité
silver
45 015
5 193
6 599
385
Qualité
normal
296 045
30 813
50 359
4 920
Tableau 7 : Taux de validation des mots des définitions dans eXtended WordNet
Pour un total de 637 252 mots de classe ouverte utilisés dans les définitions, seuls 14 446 mots sont
de qualité gold (2,3 %). Du fait de la complexité de la tâche de désambiguïsation lexicale, et de
l’absence de validation humaine systématique, il est sage de penser que les mots étiquetés avec une
qualité silver ou normal ne sont pas forcément désambiguïsés d’une façon correcte (les définitions
gold ne représentent que 3,2 % des mots polysémiques).
En dépit de ces limitations, XWN a été utilisé pour améliorer les résultats d’un système de questionsréponses (Moldovan, Novischi, 2002).
55
b)
WordNet Gloss Corpus
Le lexique d’Antelope a finalement remplacé XWN par les données du WordNet Gloss Corpus. Publié
en avril 2008 par l’Université de Princeton, ce projet offre le double avantage de reposer sur
WordNet version 3.0 et de disposer d’une validation beaucoup plus couvrante (29 % des mots ont
été désambiguïsés manuellement).
c)
Utilisation dans le cadre de nos travaux
Les gloses désambiguïsées nous servent, dans le cadre de l’analyse sémantique, à déterminer les
contraintes de sélection. En effet, elles nous permettent de savoir si un nom a un trait particulier
(<rigide>, <allongé>, <pointu>…). Pour ce faire, nous recherchons un adjectif de ce type dans les mots
de la définition du nom ou de ses hyperonymes.
3.
Cadres de sous-catégorisation des verbes
Connaître les cadres de sous-catégorisation des verbes est un élément essentiel d’une ISS. Ils
peuvent provenir de différentes ressources proposant des informations de contrainte de sélection
plus ou moins fines.
Des dictionnaires généralistes offrent souvent un premier niveau, grossier, d’informations de ce type.
Par exemple, dans WordNet, chaque verbe est associé à un ou éventuellement plusieurs cadres
donnant un premier niveau de typage : il existe une dizaine de cadres en tout : Somebody ----s
something, Somebody ----s, Somebody ----s PP… sans réelle explicitation des contraintes de sélection.
Certaines ressources dédiées sont construites manuellement. Les plus connues pour la langue
anglaise sont VerbNet (présentée en détail dans cette section) et FrameNet (que nous survolerons
page 83). VerbNet s’appuie sur une vingtaine de rôles thématiques et une quarantaine de contraintes
de sélection.
Pour les verbes français, la ressource la plus complète semble être le Lexique-Grammaire du LADL
(Gross, 1994). Des lexiques comme Dicovalence78 (van den Eynde, Mertens, 2003), le DEV
(Dictionnaire Electronique des Verbes français) de Dubois, ou le Lefff (Clément, Sagot, Lang, 2004)
apportent aussi des descriptions fines des cadres de sous-catégorisation pour le français. (Danlos,
Sagot, 2007) compare les modèles lexicaux du Lexique-Grammaire, de Dicovalence et du Lefff.
D’autres ressources résultent d’un mécanisme d’apprentissage. Par exemple, (Messiant, Gábor,
Poibeau, 2010) décrit une méthode permettant l’acquisition automatique d’un lexique de souscatégorisation des verbes français (LexSchem), à partir de l’analyse syntaxique du corpus LM1079.
Nous montrerons page 68 comment l’apprentissage de paraphrases (obtenues à partir de paires
d’articles encyclopédiques comparables) nous permet de construire des cadres de souscatégorisation fins, dont les actants sont désambiguïsés par rapport à WordNet, comme par
exemple : SERPENTER#1 (RIVIERE#1, VILLE#1) ~ COULER#2 (RIVIERE#1, VILLE#1).
a)
Présentation de VerbNet
Nous avons intégré dans le lexique d’Antelope un lexique des classes de verbes anglais, VerbNet.
Mené sous l’impulsion de Martha Palmer (d’abord à l’Université de Pennsylvanie, puis à Boulder au
78
79
Dicovalence, fondé sur l’approche pronominale, donne les cadres valenciels de 3 700 verbes.
Un corpus journalistique, obtenu par analyse syntaxique des articles de 10 années du journal Le Monde.
56
Colorado), VerbNet regroupe par classe les verbes partageant les mêmes comportements
syntaxiques et sémantiques. C’est un prolongement des travaux de (Levin, 1993).
Une classe de verbes regroupe plusieurs verbes et identifie des rôles thématiques avec d’éventuelles
contraintes de sélection. Elle décrit plusieurs constructions typiques (des frames en anglais) des
verbes membres. La sémantique de l’action ou de l’événement est également précisée. Des sousclasses permettent de décrire d’éventuelles spécialisations d’une classe. On peut en trouver une
description dans (Kipper-Schuler, 2003).
La version 2.1 distingue 237 classes de verbes qui regroupent 4991 sens de verbes. Un verbe membre
d’une classe est souvent accompagné d’une précision sur le synset correspondant, qui permet
d’identifier dans WordNet le sens précis du verbe. VerbNet dispose aussi d’une correspondance vers
FrameNet. Chaque fichier de VerbNet décrivant une classe de verbes est représenté en XML et
découpé en sections balisées selon une structure arborescente :




<MEMBERS> décrit les verbes membres qui appartiennent à la classe, en précisant
l’identifiant vers les synsets correspondants de WordNet.
<THEMROLES> indique les rôles thématiques de la classe :
o <SELRESTRS> précise leurs éventuelles contraintes de sélections.
<FRAMES> indique chacune des constructions typiques en donnant à chaque fois :
o <SYNTAX> sa syntaxe.
o <SEMANTICS> sa sémantique.
o <EXAMPLES> un ou plusieurs exemples.
<SUBCLASSES> regroupe éventuellement en sous-classes :
o <VNSUBCLASS> les cas particulier d’une classe de verbes.
b)
Les rôles thématiques
Les rôles thématiques font référence aux relations sémantiques sous-jacentes entre un prédicat et
ses arguments. Ils ont été introduits à la fin des années 60 (Gruber, 1965 ; Fillmore, 1968 ;
Jackendoff, 1972) de façon à créer un ensemble fini de types de participants en tant qu’arguments de
prédicat. Ces rôles sont utilisés pour décrire les comportements lexicaux et syntaxiques des verbes.
Ces rôles sont indépendants de la construction syntaxique. Par exemple, dans les deux phrases
suivantes, « Jean » a le rôle thématique Patient de l’action de frapper, et «Marie » a le rôle Agent :


Marie frappe Jean.
Jean est frappé par Marie.
Chaque argument du verbe (chaque actant) joue un rôle thématique. Il peut être, par exemple,
Agent, Patient, Thème, Instrument, Source… de l’action ou de l’événement décrit par le verbe.
Chaque argument d’un verbe est assigné à un unique rôle thématique au sein d’une classe de verbe.
L’une des exceptions à cette règle concerne les classes contenant des verbes avec des arguments
symétriques (comme dans « Jean et Marie discutent » ou « La France et l’Italie se touchent ») qui ont
alors deux arguments (ou plus) tels qu’Acteur1 et Acteur2, mais du même type.
VerbNet définit une vingtaine de rôles thématiques. Ils sont énumérés en annexe, page 209, avec
pour chaque rôle un exemple à titre d’illustration.
57
c)
Contraintes de sélection
Un rôle thématique peut avoir des contraintes de sélection, qui en restreignent les sens possibles. Un
Agent a généralement une contrainte de sélection <humain> ou <animé>. VerbNet en propose une
quarantaine, organisées selon un graphe d’héritage, comme le montre la figure 16.
L’un des enjeux de l’ISS, lors de la désambiguïsation lexicale, est d’établir une correspondance entre
les mots du lexique et la hiérarchie des contraintes de sélection.
Figure 16 : Hiérarchie des contraintes de sélection définies par VerbNet
d)
80
Exemple : la classe de verbe “murder”
Illustrons cette structure sur un exemple, la classe de verbe “murder”. Le fichier murder.xml décrit
trois constructions typiques :
80
Source (Kipper-Schuler, 2003).
58



Agent élimine Patient (« Brutus tua Jules César »).
Agent élimine Patient avec Instrument (« Brutus tua César avec un poignard »).
Instrument élimine Patient (« le pesticide tua les insectes »)81.
Chaque description de classe de verbes déclare des contraintes de sélection sur les rôles
thématiques. Par exemple, pour “murder”, l’Agent et le Patient doivent avoir un trait <animé> (en
pratique, <humain> ou <organisation>) et l’Instrument doit être <concret>.
Le fichier précise ensuite la syntaxe et la sémantique de la classe de verbe. Par exemple, la deuxième
construction de la classe de verbe “murder” décrit :
<SYNTAX>
<NP value="Agent"/>
<VERB/>
<NP value="Patient"/>
<PREP value="with"/>
<NP value="Instrument"/>
</SYNTAX>
<EXAMPLES>
<EXAMPLE>"Brutus killed Caesar with a knife"</EXAMPLE>
</EXAMPLES>
Enfin, sa sémantique est décrite pour préciser qu’au démarrage de l’événement, Patient est vivant,
mais qu’il ne l’est plus à la fin de l’événement :


alive(start(E), Patient).
! alive(result(E), Patient).
e)
Prise en compte de l’héritage entre classes
La balise <SUBCLASSES> déclare les éventuelles sous-classes qui spécialisent une classe de verbe
donnée. Une sous-classe permet :




De raffiner les contraintes de sélection portant sur les rôles thématiques.
De déclarer de nouveaux rôles thématiques.
D’associer de nouveaux lemmes de WordNet à la sous-classe.
De créer de nouvelles constructions typiques.
f)
Utilisation dans le cadre de nos travaux
Nous présenterons en section V.C.3 (page 110) la façon dont nous utilisons VerbNet (et WordNet)
pour implémenter un composant d’étiquetage de rôles thématiques, qui est utilisé au sein de l’ISS.
Dans une étape préparatoire, nous traduisons les descriptions en XML des classes de verbes de
VerbNet en graphes élémentaires. Lors de l’analyse effective d’un texte, on cherche alors à
reconnaître dans le graphe syntaxique (issu d’une analyse en dépendances de chaque phrase) les
cadres de sous-catégorisation de verbes, en y recherchant les sous-graphes précompilés lors de
l’étape préparatoire.
81
Remarquons que cette entrée est sujette à caution ; seuls les moyens (comme le pesticide) peuvent devenir
sujet, mais pas les instruments (*le poignard tua César).
59
4.
Appartenance d’un synset à un ou plusieurs domaines
a)
WordNet Domains
La notion de domaine a été employée aussi bien en linguistique qu’en lexicographie pour marquer
des usages des mots. Les domaines sémantiques offrent une manière naturelle d’établir des relations
sémantiques entre les sens des mots, qui peuvent être utilisées avec profit en informatique
linguistique. WordNet associe parfois explicitement un domaine (Baseball, Géologie,
Mathématiques…) à un synset ; toutefois, cette association n’est pas systématique.
WordNet Domains (Magnini, Cavaglià, 2000) est une extension multilingue de WordNet 2.0,
développée à l’Instituto Trentino di Cultura (ITC-irst). Dans WordNet Domains, chaque synset est
annoté avec au moins une étiquette de domaine (par exemple Sport, Politique, Médecine,
Economie…), choisie dans un ensemble d’environ deux cents étiquettes organisées
hiérarchiquement.
Un domaine peut inclure des synsets de différentes parties du discours et de différentes soushiérarchies de WordNet. Par exemple le domaine Médecine regroupe des sens de noms tels que
DOCTOR#1 et HOSPITAL#1, et de verbes comme OPERATE#7.
L’information apportée par ces domaines est complémentaire à celles déjà présentes dans WordNet.
Les domaines peuvent créer des regroupements homogènes des sens d’un même mot, avec comme
effet secondaire de réduire la polysémie des mots dans WordNet. L’utilisation de WordNet Domains
permet par exemple d’améliorer l’efficacité d’algorithmes de désambiguïsation lexicale et
d’expansion de requêtes.
b)
Exemple
Le nom BANK, par exemple, a dix sens dans WordNet 2.0. Trois d’entre eux (BANK#1, BANK#3 et BANK#6)
sont regroupés au sein du domaine Economie, tandis que deux (BANK#2 et BANK#7) sont regroupés
avec les étiquettes de domaine Géographie et Géologie, comme indiqué dans le tableau 8.
Sens
#1
#2
#3
#4
#5
#6
#7
#8
#9
#10
Synset (Définition)
{DEPOSITORY FINANCIAL INSTITUTION, BANK#1, BANKING CONCERN, BANKING
COMPANY} (a financial institution…)
{BANK#2} (sloping land…)
{BANK#3} (a supply or stock held in reserve…)
{BANK#4, BANK BUILDING} (a building…)
{BANK#5} (an arrangement of similar objects…)
{SAVINGS BANK, COIN BANK, MONEY BOX, BANK#6} (a container…)
{BANK#7} (a long ridge or pile…)
{BANK#8} (the funds held by a gambling house…)
{BANK#9, CANT, CAMBER} (a slope in the turn of a road…)
{BANK#10} (a flight maneuver…)
Domaines
Economy
Geography, Geology
Economy
Architecture, Economy
Factotum
Economy
Geography, Geology
Economy, Play
Architecture
Transport
Tableau 8 : Domaines associés aux différents sens du nom BANK
60
5.
Ressources pour l’analyse de sentiments
WordNet-Affect et SentiWordNet sont deux ressources permettent la détection d’affects dans les
textes. Elles sont utilisées par l’application d’analyse de sentiments que nous avons développée pour
SemEval-2007 (Cf. chapitre V.D). De tels traitements ont un intérêt économique grandissant : par
exemple, une société peut chercher à détecter les critiques positives ou négatives sur ses produits en
analysant la blogosphère ou les dépêches d’agences de presse.
a)
WordNet-Affect
Créé à partir de WordNet Domains, WordNet-Affect (Strapparava, Valitutti, 2004) est une ressource
linguistique pour la représentation lexicale de connaissances sur les affects. WordNet-Affect a été
développé en deux étapes.
La première a consisté à identifier manuellement un premier « noyau » de synsets affectifs. Un sousensemble de synsets de WordNet appropriés est d’abord choisi pour représenter des concepts
affectifs ; des informations additionnelles sont ensuite ajoutées aux synsets en leur associant une ou
plusieurs étiquettes qui précisent une signification affective. Par exemple, les concepts affectifs
représentant un état émotif sont représentés par des synsets marqués par l’étiquette Émotion. Le
tableau 9 énumère ces étiquettes affectives, avec des exemples de synsets associés.
La seconde étape a permis, en suivant les relations définies dans WordNet, de propager les
informations de ce noyau à son voisinage.
Etiquette affective
Emotion
Mood
Trait
Cognitive State
Physical State
Edonic Signal
Emotion-Eliciting Situation
Emotional Response
Behaviour
Attitude
Sensation
Exemples de synsets associés
nom ANGER#1, verbe FEAR#1
nom ANIMOSITY#1, adjectif AMIABLE#1
nom AGGRESSIVENESS#1, adjectif COMPETITIVE#1
nom CONFUSION#2, adjectif DAZED#2
nom ILLNESS#1, adjectif ALL IN#1
nom HURT#3, nom SUFFERING#4
nom AWKWARDNESS#3, adjectif OUT OF DANGER#1
nom COLD SWEAT#1, verbe TREMBLE#2
nom OFFENSE#1, adjectif INHIBITED#1
nom INTOLERANCE#1, nom DEFENSIVE#1
nom COLDNESS#1, verbe FEEL#3
Tableau 9 : Exemples de synsets associés à des étiquettes affectives
b)
SentiWordNet
SentiWordNet (Esuli, Sebastiani, 2006) est une ressource lexicale permettant le sondage d’opinion.
SentiWordNet assigne à chaque synset de WordNet 2.0 trois valeurs, la positivité, la négativité et
l’objectivité (absence de connotation affective), en respectant l’égalité : positivité + négativité +
objectivité = 1. Par exemple, pour les trois sens de l’adjectif “estimable”, SentiWordNet propose les
valences indiquées dans le tableau 10. Le sens « calculable » n’a pas de valence particulière, alors
que les deux autres sens sont très positifs.
61
P=0
N=0
O=1
{COMPUTABLE#1, ESTIMABLE#3}
may be computed or estimated; "a calculable risk"; "computable
odds"; "estimable assets"
P = 0,75
N=0
O = 0,25
{ESTIMABLE#1}
deserving of respect or high regard
P = 0,625
N = 0,25
O = 0,125
{HONORABLE#5, GOOD#4, RESPECTABLE#2, ESTIMABLE#2}
deserving of esteem and respect; "all respectable companies give
guarantees"; "ruined the family’s good name"
Tableau 10 : Valence affective des trois sens de l’adjectif ESTIMABLE selon SentiWordNet
Cette ressource a été créée d’une façon semi-supervisée, en mixant des règles linguistiques et de
l’apprentissage automatique (par utilisation de classifieurs). Les résultats n’ont pas fait l’objet d’une
validation manuelle systématique ; certains peuvent sembler incorrects82.
6.
Ontologies SUMO et MILO
SUMO –pour Suggested Upper Merged Ontology– (Niles, Pease, 2003) est une proposition de
standard soumise à l’IEEE pour représenter un « haut » générique d’ontologie, répertoriant d’une
façon réutilisable et générique de grandes catégories de la pensée humaine. MILO (MId-Level
Ontologies) est un ensemble d’ontologies multi domaines, de niveau intermédiaire, créées en se
basant sur SUMO. L’ensemble, écrit en une version simplifiée du Knowledge Interchange Format
(langage logique du premier ordre), compte 20 000 termes et 60 000 axiomes.
a)
Notion de « haut » d’ontologie
Les ontologies sont des artefacts construits en fonction d’une tâche précise. L’une des difficultés
généralement constatées est qu’une ontologie donnée est rarement réutilisée pour une tâche autre
que celle qui a motivé sa construction originelle. Il découle de ce constat de nombreuses recherches
sur la réutilisabilité du « haut » des ontologies ; leur argumentaire est : puisqu’il est difficile, voire
impossible, de réutiliser directement des ontologies, trop proches de vues détaillées qu’on peut avoir
sur un domaine, intéressons-nous au « haut » de l’ontologie. Cette Upper Ontology répertorie et
organise de grandes catégories de la pensée ou de la société humaine qui devraient pouvoir être
réutilisables dans de très nombreuses applications et être alors génériques.
L’objectif du groupe Standard Upper Ontology est de réfléchir à la constitution d’un haut d’ontologie
qui se voudrait universel pour les grandes catégories d’objets et de pensées, puis de le soumettre à
un processus de normalisation. Le résultat est SUMO, qui cherche à devenir un standard, et
commence à être utilisé notamment pour le Web sémantique.
SUMO est écrit en langage SUO-KIF, dérivé simplifié de KIF (Knowledge Interchange Format), un
langage équivalent à la logique du premier ordre. Une traduction vers OWL (le langage de description
82
Par exemple, les valeurs associées au nom RAPE#3 ‘viol’ (« crime consistant à forcer une femme à se soumettre
à des rapports sexuels contre sa volonté ») sont positivité=0,25 et négativité=0 en dépit de la présence du mot
« crime » dans sa définition.
62
d’ontologie du Web sémantique) est également disponible ; cette traduction est hélas très partielle
d’un point de vue axiomatique, KIF étant d’un pouvoir d’expression plus élevé qu’OWL. Il existe une
correspondance complète de SUMO et de MILO vers les différentes versions de WordNet.
b)
Exemple : le concept BEVERAGE
Nous allons présenter à titre d’exemple le concept BEVERAGE ‘boisson’. La définition lexicographique
peut inclure des références (soulignées dans la glose) à d’autres concepts :
Définition : Any food that is ingested by drinking. Note that this class is disjoint with the other
subclasses of Food, i.e. Meat and FruitOrVegetable.
La partie taxonomique de SUMO précise les sous-classes :
Sous-classes : Milk, AlcoholicBeverage, Coffee, Tea
Le principal apport de SUMO est de fournir une axiomatique riche. Voici les axiomes associés à
BEVERAGE (traduits automatiquement en anglais à partir des expressions en KIF) :
Food is disjointly decomposed into Meat, Beverage
for all beverage ?BEV holds Liquid is an attribute of ?BEV
for all drinking ?DRINK holds if ?BEV is a patient of ?DRINK, then ?BEV is an instance of Beverage
for all Cup ?CUP holds if contains(?CUP, ?STUFF), then ?STUFF is an instance of Beverage
for all Tavern ?COMPANY holds there exist CommercialService ?SERVICE, beverage ?BEVERAGE so
that ?SERVICE is an agent of ?COMPANY and ?BEVERAGE is a patient of ?SERVICE
c)
Utilisation dans le cadre de nos travaux
Nous avons utilisé SUMO pour identifier, dans WordNet, les sens d’un nom relatifs à un domaine
donné. Par exemple, on obtient deux significations de CAT ‘chat’ en tant que « félin ». Cette
possibilité de regrouper les sens de noms par domaine permet de se servir de WordNet avec un
découpage des sens aussi bien fin (fine-grained definitions) que grossier (coarse-grained definition),
cette dernière possibilité étant de nature à simplifier la désambiguïsation lexicale.
C.
Extension de ces ressources
Nous présentons dans ce chapitre plusieurs expériences complémentaires que nous avons menées
pour étendre le lexique sémantique à partir de WordNet et de la Wikipédia.
La section 2 présente l’appariement des synsets du Princeton WordNet avec des articles
encyclopédiques (en l’occurrence, la Wikipédia). En capitalisant sur cette expérience, la section 3
(page 68) montre comment on peut extraire automatiquement des paraphrases à partir d’un corpus
d’articles encyclopédiques comparables ; l’étape intermédiaire consiste alors à apparier un synset
donné et les articles correspondants issus de plusieurs encyclopédies.
La section 4 (page 71) est largement indépendante des autres ; elle présente une méthode pour
extraire automatiquement de WordNet des relations de polysémie régulière (comme la relation
63
entre une pièce de vaisselle et la quantité qui y est contenue), ainsi que les paires de lexies liées par
de telles relations (CUILLER#1/CUILLER#2 par exemple). L’intérêt de cette ressource est notamment de
fournir des informations dans certains contextes de désambiguïsation lexicale.
Enfin, la section 5 (page 79) propose une discussion sur la granularité des sens dans WordNet. Elle
propose de regrouper les sens en sens macroscopiques pour faciliter la désambiguïsation lexicale.
1.
Enrichissement du lexique par l’utilisateur
Antelope permet à l’utilisateur d’enrichir le lexique sémantique de base (correspondant aux données
du Princeton WordNet) en créant des lexiques spécialisés. Ce mécanisme permet d’ajouter de
nouveaux synsets, lemmes et relations, décrits dans un format XML83. Deux lexiques de ce type sont
livrés avec Antelope, contenant :


La traduction française de 44 200 lemmes, provenant de WOLF, le WordNet libre du français.
300 000 nouveaux synsets représentant des entités nommées (marques, produits,
personnes, lieux…) correspondant à un sous-ensemble de la Wikipédia anglaise.
Nous allons à présent expliquer le mode opératoire ayant permis de construire ce second lexique.
2.
Appariement de synsets de WordNet et d’articles
encyclopédiques
(Ruiz-Casado, Alfonseca, Castells, 2005) présente l’implémentation d’un algorithme rapide
permettant de réaliser la correspondance entre un article de la Simple Wikipedia et le synset
correspondant de WordNet. Si aucun synset n’a de lemme en commun avec le titre de l’article, ce
dernier est ignoré. Si un seul synset de WordNet a un lemme égal au titre, l’article y est lié sans autre
analyse. En cas d’ambiguïté, l’article fait l’objet d’un étiquetage morphosyntaxique (après un filtrage
des marqueurs syntaxiques spécifiques à la Simple Wikipedia), pour ne conserver que les noms,
verbes et adjectifs. Le système analyse les définitions de WordNet et construit pour chacune d’entre
elles un vecteur booléen (contenant « 1 » pour chaque terme en commun avec l’article et « 0 » pour
chaque mot en disjonction). L’algorithme calcule alors une mesure de type cosinus entre les
vecteurs, et retient le meilleur article, au sens de cette mesure de similarité. Les auteurs
revendiquent une précision de 91,11 % (83,89 % sur les mots polysémiques).
Nous avons étendu et amélioré cet algorithme (Chaumartin, 2007b) avec une méthode permettant
d’établir automatiquement une correspondance directe entre les articles d’une encyclopédie écrite
en anglais (ici la Simple Wikipedia ou un sous-ensemble de l’English Wikipedia) et les entrées d’un
lexique sémantique de référence (ici, les synsets de Princeton WordNet). Deux cas de figure se
rencontrent alors : quand un article correspond déjà à une entrée du lexique, nous établissons la
correspondance entre les deux ; sinon, nous enrichissons le lexique, en créant une nouvelle entrée et
en la rattachant (via une relation d’hyperonymie/hyponymie) au meilleur « ancêtre » existant.
83
C’est actuellement un format XML propriétaire, qui correspond à un sous-ensemble de SKOS. Nous
prévoyons de mettre à jour ce format dans le futur pour être compatible avec le format standard SKOS.
64
Antelope est utilisée ici, d’une part pour effectuer une analyse syntaxique de la première phrase d’un
article, de façon à détecter son genre prochain, d’autre part pour calculer une distance entre
définitions, de façon à proposer des appariements.
Pour l’appariement entre WordNet et un sous-ensemble de 15 800 articles de la Wikipédia anglaise,
nous obtenons une précision de 92 %. En cas de création d’un nouveau synset, l’hyperonyme est
correctement identifié dans 85 % des cas.
a)
Recherche des synsets de WordNet
l’appariement avec un article encyclopédique
candidats
à
L’English Wikipedia possède une vingtaine d’articles dont le titre contient (au moins partiellement)
« Abraham Lincoln » :




« Abraham Lincoln » : l’homme politique, 16ème Président des Etats-Unis.
« Abraham Lincoln assassination » : l’assassinat de l’homme politique.
« Abraham Lincoln (Pullman car) » : le plus ancien wagon de passagers des Etats-Unis.
Sans oublier deux films biographiques, trois lieux géographiques, plusieurs écoles, deux
vaisseaux militaires… également nommés en mémoire de l’homme politique.
Nous constatons donc qu’une similarité entre le titre d’un article et un lemme (ou groupe de mots)
désignant un synset de WordNet ne suffit pas à déduire qu’ils traitent du même sujet.
Notre approche consiste à identifier le (ou les) synset(s) de WordNet auquel un article se rattache.
Pour ce faire, nous commençons par extraire de WordNet les « synsets candidats » pouvant
correspondre au titre d’un article donné. Pour les personnes, par exemple, chaque article possède un
ou plusieurs titres normalisés (de la forme « Prénom Nom » ou « Nom, Prénom »). Il suffit de
rechercher les synsets correspondants dans WordNet. Pour un nom commun, il est nécessaire de
tenir compte d’éventuelles variantes morphologiques et de retrouver la forme de base du mot.
Nous appliquons alors un ensemble d’heuristiques84 pour retenir le meilleur candidat. S’il n’en
existe pas, nous cherchons le synset correspondant le mieux à l’objet du monde décrit dans l’article
(parle-t-on d’une rivière, d’un président… ?) Ensuite, nous créons un nouveau synset, rattaché (en
tant qu’hyponyme ou instance hyponyme) au synset du thème de l’article, c’est-à-dire à son genre
prochain.
b)
Heuristiques utilisées dans notre approche
Notre approche améliore celle présentée dans (Ruiz-Casado, Alfonseca, Castells, 2005), avec deux
différences. D’une part, nous avons ajouté plusieurs heuristiques, afin d’augmenter la précision.
D’autre part, nous appliquons ces heuristiques même dans le cas où un seul synset de WordNet a un
lemme égal au titre de l’article. Comme nous l’avons vu, l’English Wikipedia ne contient pas moins de
vingt articles sur « Abraham Lincoln » ; cette décision permet d’éviter des appariements erronés.
Les heuristiques utilisées sont indépendantes les unes des autres ; elles peuvent donc être
appliquées dans n’importe quel ordre. Au départ, tous les synsets candidats partent avec un même
84
(Carré et al., 1991) définit (p. 48) une heuristique comme « une règle qu’on a intérêt à utiliser en général,
parce qu’on sait qu’elle conduit souvent à la solution, bien qu’on n’ait aucune certitude sur sa validité dans tous
les cas ».
65
indice de confiance, qui est modifié durant l’application des heuristiques. Après cette étape, les
synsets candidats qui disposent d’un poids manifestement trop faible pour correspondre à l’article
sont supprimés de la liste. Dans notre cas, nous avons déterminé expérimentalement un poids
minimal de 0,6. Ensuite, on conserve les synsets dont l’indice de confiance vaut au moins 40 % de
celui du synset le mieux classé. Ceci permet de supprimer les synsets non significatifs.
(1)
Distance vectorielle sur les mots
Cette heuristique est identique à celle décrite dans (Ruiz-Casado, Alfonseca, Castells, 2005).
(2)
Comparaisons des contextes (domaines implicites et noms
propres)
Nous extrayons du texte les domaines (« biologie», « sport »…) éventuellement associés à chaque
mot85, ainsi que les noms propres. Nous comparons la liste d’éléments extraits de l’article avec celle
de chaque synset candidat, également à l’aide d’une mesure vectorielle.
(3)
Comparaison des domaines cités explicitement dans le
texte
Cette heuristique recherche, dans une définition, des patrons de la forme « en mathématiques »,
« utilisé en géologie »… à l’aide d’expressions régulières. Si un patron de ce type est repéré, son
domaine d’application est extrait (« mathématiques » ou « géologie » par exemple). Si le synset
candidat (ou l’un de ses hyperonymes) appartient à ce domaine, son indice de confiance est
augmenté.
(4)
Comparaison des hyperonymes
Cette heuristique a pour but de déterminer l’hyperonyme du sujet de l’article en étudiant sa
définition. En voici quelques exemples, où les hyperonymes sont soulignés :



Abraham Lincoln : 16ème Président des Etats-Unis.
Australie : un pays et le continent le plus petit.
chat : mammifère félin ayant une épaisse fourrure douce et incapable de rugir.
Le ou les hyperonymes du sujet de l’article sont comparés aux hyperonymes des synsets candidats.
S’ils sont suffisamment proches (au sens d’une mesure de similarité), l’indice de confiance est
fortement augmenté. Cette heuristique est essentielle en termes d’amélioration de la précision de
l’appariement ; c’est pourquoi nous la détaillons ici.
(a)
Analyse syntaxique de la définition
Notre but est d’extraire l’hyperonyme d’une définition. Prenons l’exemple précédent du « chat » ;
notre but est d’extraire MAMMAL ‘mammifère’ (ou mieux FELINE MAMMAL ‘mammifère félin’, si ce
terme existe dans le lexique de référence)86.
Nous effectuons pour cela une analyse syntaxique en profondeur de la définition en utilisant le
Stanford Parser. Cet analyseur statistique fournit une sortie sous forme de dépendances syntaxiques,
comme montré en figure 17.
85
Dans cette étape, nous comptons les domaines associés à chaque sens possible d’un mot du contenu de
l’article.
86
Si l’hyperonyme est qualifié par un adjectif ou un complément de nom, l’algorithme teste l’existence d’un
synset constitué par l’expression complète, de façon à être le plus précis possible.
66
Nous supposons que l’hyperonyme se situe dans la 1ère phrase de l’article, qui tient le plus souvent
lieu de définition ; nous ne traitons donc que celle-ci. Comme une définition se résume souvent à un
groupe nominal, il convient de la modifier pour la rendre « grammaticalement correcte ». Notre
expérience montre que c’est indispensable dans le cas d’un analyseur basé sur des règles comme le
Link Grammar Parser et souhaitable dans le cas d’un analyseur statistique tel que le Stanford Parser.
La première passe consiste donc en un étiquetage morphosyntaxique de la définition ; ensuite, en
fonction de la partie du discours (adjectif, nom, verbe, etc.) du premier mot, l’algorithme préfixe
éventuellement la définition par « c’est » ou « c’est un ».
Figure 17 : Analyse syntaxique de la définition (en anglais) du nom « chat »
(b)
Recherche de l’hyperonyme
L’analyse syntaxique de la définition est alors disponible sous forme d’un arbre de dépendances.
Nous cherchons à y reconnaître le sous-arbre caractéristique d’une définition lexicographique en
utilisant la méthode décrite dans (Chaumartin, 2006).
Le processus tient compte des conjonctions de coordination, afin d’extraire correctement les
hyperonymes multiples comme dans « l’Australie est un pays et le continent le plus petit ». Dans une
construction comme « une espèce de… » ou « un membre du groupe de… », nous remontons d’une
façon récursive le long des constituants de l’amas nominal en passant au constituant imbriqué
suivant.
(c)
Création de nouveaux synsets
Si aucun synset de WordNet ne correspond à l’article considéré, on en crée un nouveau, dont la
définition sera la première phrase de l’article. Ensuite on le relie au synset représentant
l’hyperonyme de l’article étudié. On est confronté ici à une problématique de désambiguïsation
lexicale, pour identifier le sens correct. Par exemple, si l’hyperonyme est « empereur », il faut choisir
entre les sens « dirigeant mâle d’un empire », « raisin rouge de Californie » ou « grand papillon
richement coloré ».
Les hyponymes du meilleur ancêtre se situent au même niveau que le sujet de l’article dans la
hiérarchie de WordNet. Nous cherchons donc des points communs entre l’article et ses « cousins »
potentiels. Nous commençons par relever les similarités au niveau du vocabulaire employé entre
l’article et chacun des hyponymes de ses ancêtres possibles ; en effet, des articles ayant le même
hyperonyme ont une forte probabilité de traiter de sujets voisins et de partager un champ lexical.
(5)
Autres heuristiques
Pour finir, nous appliquons deux heuristiques supplémentaires. Tout hyperonyme candidat d’une
entité nommée (personne, lieu, etc.) voit son indice de confiance augmenté s’il en découle des
67
relations de type « instance hyponyme », ou s’il hérite d’un groupe social (« entreprise »,
« organisation », « mouvement »…).
c)
Résultats obtenus sur un sous-ensemble de la Wikipédia
anglaise
La Wikipédia connait depuis plusieurs années une progression constante de son nombre d’articles87 :
certains ne sont que des biographies auto-promotionnelles, d’autres des comptes rendus de films ou
de jeux vidéo… Notre choix a été de ne retenir ici que les entrées correspondant à un consensus en
termes de connaissances encyclopédiques. Nous avons donc choisi de travailler sur un sousensemble des articles de l’English Wikipedia recoupant (sur la base du titre) ceux d’une autre
encyclopédie de référence (la Britannica online en l’occurrence).
La version de mars 2006 de la Wikipédia en anglais (1 005 682 articles) a ainsi été filtrée pour retenir
15 847 articles qui ont été appariés automatiquement avec WordNet. Pour évaluer la précision de
l’appariement, nous avons examiné manuellement le résultat sur 800 articles :


505 ont été associés à un synset existant déjà dans WordNet ; l’appariement a été fait
correctement dans 465 cas (soit une précision de 92 %).
295 nouveaux synsets ont été créés ; l’hyperonyme a été correctement identifié dans 251 cas
(soit une précision de 85 %).
Cette expérience montre qu’il est possible d’enrichir automatiquement WordNet à partir d’une
encyclopédie. Un autre intérêt est d’augmenter la taille de la définition textuelle d’un synset ; cela
permet en principe d’améliorer l’application de l’algorithme de Lesk de désambiguïsation lexicale (Cf.
VII.B.5.c).
3.
Apprentissage de paraphrases à partir de paires
d’articles encyclopédiques comparables
a)
Objectif
L’apprentissage automatique de paraphrases peut se faire sur la base de textes alignés ou
comparables. (Ibrahim, Katz, Lin, 2003) décrivent ainsi l’utilisation de plusieurs traductions
différentes, en anglais, d’œuvres littéraires (par exemple 20 000 lieues sous les mers), et améliore
l’approche de (Lin, Pantel, 2001) traitant de corpus comparables. L’algorithme mis en œuvre consiste
à effectuer une analyse syntaxique de deux textes et à identifier le plus court chemin, dans chaque
arbre de dépendance, entre deux ancres (typiquement des entités nommées).
Notre objectif est ici d’enrichir le lexique sémantique avec des cadres de sous-catégorisation associés
à différentes constructions syntaxiques équivalentes, puis de constituer un catalogue de paraphrases
dont les éléments sont totalement désambiguïsés par rapport au lexique sémantique. Pour cela,
nous appliquons un algorithme proche sur des paires d’articles portant sur le même sujet.
87
Par exemple, pour l’English Wikipedia : 3 650 000 articles en juin 2011 ; 1 540 000 fin 2006 ; 874 000 fin
2005 ; 414 000 fin 2004 ; 188 000 fin 2003 ; 95 000 fin 2002.
68
b)
Création
comparables
de
paires
d’articles
encyclopédiques
La méthode présentée en section IV.C.2 (page 64) montre comment apparier des synsets de
WordNet et des articles encyclopédiques, avec une application à un sous-ensemble de l’English
Wikipedia. En réitérant ce processus sur plusieurs encyclopédies, nous regroupons autour d’un
synset donné plusieurs articles traitant d’un même sujet ; nous constituons donc ainsi un corpus
monolingue d’articles comparables, propice à la découverte de paraphrases.
La figure 18 montre les articles de trois encyclopédies en langue anglaise88 portant sur la rivière
Alabama ; les entités nommées identiques sont surlignées dans une même couleur ; un module de
résolution d’anaphores a été préalablement appliqué.
Figure 18 : Comparaison de trois articles encyclopédiques anglais portant sur la rivière Alabama
Survolons le fonctionnement de l’algorithme, qui permet sur cet exemple de calculer que « la rivière
Alabama serpente jusqu’à Selma » est une paraphrase de « la rivière Alabama coule vers Selma ».
Nous représentons les paraphrases sous forme de triplets (sujet, verbe, complément). La
désambiguïsation des entités nommées permet d’établir que « RIVIERE#1 serpente (préposition)
89
VILLE#1 » est une paraphrase de « RIVIERE#1 coule (préposition) VILLE#1 » . L’utilisation d’une mesure
de similarité entre les deux verbes permet enfin de déterminer les sens précis des vocables SERPENTER
et COULER dans le contexte. Nous obtenons, au final, l’équivalence entre deux cadres de souscatégorisation90, dont les éléments sont désambiguïsés par rapport au lexique : SERPENTER#1 (RIVIERE#1,
VILLE#1) ~ COULER#2 (RIVIERE#1, VILLE#1).
c)
Traitement unitaire préalable d’un article
Notre algorithme commence par traiter chaque article séparément, avec les étapes suivantes :

Analyse syntaxique profonde du texte. Nous obtenons un ensemble de dépendances où les
constructions de syntaxe de surface (sujet inversé…) sont gommées.
88
Wikipédia en anglais ; Britannica online ; Columbia Electronic Encyclopedia.
ème
Rappelons que le suffixe #i indique le i sens du mot dans le lexique.
90
Nous avons conscience que, dans cet exemple, la présence d’un argument de type VILLE#1 dans le cadre de
sous-catégorisation est discutable.
89
69


Résolution des anaphores pronominales.
Identification des entités nommées, autres que le sujet de l’article (donc autres que RIVIERE
ALABAMA, dans notre exemple), et citées une seule fois (sans reprise anaphorique). Pour
chacune de ces entités nommées :
o Désambiguïsation lexicale (par rapport à WordNet).
o Au sein d’une phrase donnée, recherche du plus court chemin reliant cette entité au
sujet de l’article, dans le graphe de syntaxe profonde.
Précisons sur ce dernier point une limite importante de notre système actuel. Une paraphrase ne se
limite généralement pas au remplacement d’un mot par un autre, mais plutôt d’un groupe de mots
par un autre, sans que les deux groupes aient nécessairement la même taille. Or, pour des raisons de
complexité calculatoire, nous nous sommes restreint dans cette expérience aux triplets de la forme
(sujet, verbe, complément). Nous ne sommes donc actuellement en mesure de traiter que des cas
simples de paraphrases. Lever cette contrainte permettra dans le futur de traiter des cas plus
généraux en appariant des arbres de dépendances plus complexes.
En partant de l’article de l’English Wikipedia sur la rivière Alabama, nous obtenons ainsi des triplets
de la forme (sujet, verbe, complément), dont le sujet et le complément sont déjà désambiguïsés :
(RIVIERE COOSA, former, RIVIERE ALABAMA), (RIVIERE TALLAPOOSA, former, RIVIERE ALABAMA), (RIVIERE
ALABAMA, couler, VILLE SELMA), (RIVIERE ALABAMA, unir, RIVIERE TOMBIGBEE), (RIVIERE ALABAMA, former,
RIVIERE MOBILE)…
De même, un article d’une autre encyclopédie, traitant également de la rivière Alabama, fournit :
(RIVIERE TALLAPOOSA, former, RIVIERE ALABAMA), (RIVIERE COOSA, former, RIVIERE ALABAMA), (RIVIERE
ALABAMA, serpenter, VILLE SELMA), (RIVIERE TOMBIGBEE, rejoindre, RIVIERE ALABAMA), (RIVIERE ALABAMA,
former, RIVIERE MOBILE)…
d)
Rapprochement des informations entre paires d’articles
Nous pouvons alors rapprocher ces informations. En enlevant les triplets identiques, il reste (RIVIERE
ALABAMA, couler, VILLE SELMA) ~ (RIVIERE ALABAMA, serpenter, VILLE SELMA) et (RIVIERE ALABAMA, unir,
RIVIERE TOMBIGBEE) ~ (RIVIERE TOMBIGBEE, rejoindre, RIVIERE ALABAMA). Les entités nommées sont déjà
désambiguïsées ; connaissant leurs hyperonymes, nous pouvons donc réécrire ces paraphrases au
niveau des classes plutôt que des instances :


(RIVIERE#1 riv1, couler, VILLE#1 v1) ~ (RIVIERE#1 riv1, serpenter, VILLE#1 v1)
(RIVIERE#1 riv1, unir, RIVIERE#1 riv2) ~ (RIVIERE#1 riv2, rejoindre, RIVIERE#1 riv1)
e)
Application d’une mesure de similarité aux verbes des
paraphrases
Il nous reste à déterminer le sens de chacun des deux verbes dans la paire de triplets. Nous utilisons
pour cela la mesure de similarité « structurelle » (présentée page 80), qui exploite la hiérarchie du
graphe d’hyperonymes des verbes de WordNet. Partant de l’hypothèse que les deux verbes doivent
avoir un sens proche l’un de l’autre, nous cherchons la combinaison de sens qui minimise leur
distance, au sens d’une telle mesure.
70
Nous appliquons cette mesure de similarité à toutes les combinaisons de sens de « couler » et
« serpenter », d’une part, et d’ « unir » et « rejoindre », d’autre part. Nous obtenons alors, comme
combinaison minimisant la distance entre les paires de verbes :


(RIVIERE#1 riv1, COULER#2, VILLE#1 v1) ~ (RIVIERE#1 riv1, SERPENTER#1, VILLE#1 v1)
(RIVIERE#1 riv1, UNIR#4, RIVIERE#1 riv2) ~ (RIVIERE#1 riv2, REJOINDRE#5, RIVIERE#1 riv1)
f)
Bilan
Dans l’optique d’une validation semi-automatique des paraphrases proposées, on peut envisager de
procéder au traitement de l’ensemble des articles d’une catégorie donnée (par exemple, tous les
articles décrivant des rivières). Cette restriction permet de rester à l’intérieur d’un champ
thématique et augmente les chances de trouver plusieurs occurrences de la même paraphrase. On
peut alors compter la fréquence de chaque paraphrase et fixer un seuil minimal en dessous duquel
elle n’est pas retenue ; cette approche permet en principe de compenser les erreurs ayant pu
subvenir dans la chaîne de traitement, durant les phases d’analyse syntaxique, de désambiguïsation
lexicale des entités nommées ou de résolution d’anaphores. Si une même paraphrase se retrouve
plusieurs fois, elle est probablement correcte.
Cette expérience montre qu’il est possible, en disposant de plusieurs textes portant sur un même
sujet, d’extraire automatiquement des paraphrases, avec des cadres de sous-catégorisation dont les
constituants sont désambiguïsés par rapport à WordNet. Nos évaluations préliminaires (effectuées
sur une dizaine d’articles) montrent une précision de l’ordre de 70 % dans la détection de
paraphrases pertinentes. Il reste à mettre en œuvre ces mécanismes sur un volume significatif
d’articles pour affiner notre jugement sur la validité de cette approche.
Ces cadres de sous-catégorisation fournissent de puissants indices de désambiguïsation lexicale, qui
peuvent être utilisés lors de traitements ultérieurs.
4.
Extraction de relations de polysémie régulière
Nous avons procédé (Barque, Chaumartin, 2008 ; Barque, Chaumartin, 2009) à une analyse et une
modélisation des relations de polysémie régulière. Cette étude exploite la hiérarchie des noms et
verbes de WordNet et la définition associée à chacun de ces synsets. Un ensemble de règles a permis
d’identifier d’une façon largement automatisée 2 350 instances de relations de métaphore et de
métonymie, avec une précision voisine de 91 %. La méthode utilisée permet aussi d’obtenir une
désambiguïsation lexicale partielle de la définition associée aux synsets.
Nous commencerons par dresser un rapide état des lieux des recherches dédiées à la description de
la polysémie régulière. Ensuite, nous exposerons les objectifs de cette étude et les moyens mis en
œuvre pour y parvenir ; nous proposerons notamment une méthode de construction des patrons de
polysémie « assistée par ordinateur ». Enfin, nous présenterons les résultats obtenus, sous forme
d’une classification de ces patrons et d’une mesure de leur régularité dans WordNet.
a)
Etat de l’art
WordNet a déjà été exploité en vue d’une caractérisation de la polysémie (Peters, 2006 ; Veale,
2006). Dans cette lignée, notre expérience propose une démarche pour créer des patrons de
polysémie régulière, puis pour détecter automatiquement leurs occurrences dans ce lexique.
Considérons la définition lexicographique de l’un des synsets de WordNet :
71

{TREACHERY#2, BETRAYAL#1, TREASON#3, PERFIDY#2} (an act of deliberate betrayal)
On remarque dans cet exemple qu’un des éléments du synset se retrouve dans sa définition
(BETRAYAL#1 est partiellement défini avec le mot betrayal). Plus précisément, la lexie BETRAYAL#1
contient dans sa définition une autre91 lexie du vocable BETRAYAL ; toutefois, on ignore laquelle avant
d’avoir désambiguïsé les éléments de la définition.
(1)
Description de la polysémie régulière
L’intérêt d’expliciter la polysémie régulière lors du développement d’un lexique a souvent été mis en
évidence, notamment dans le cadre du TAL. Qu’elle soit représentée sous forme de règles lexicales
(Ostler, Atkins, 1991; Copestake, Briscoe, 1995) ou de mécanismes transformationnels agissant lors
de la composition de mots en syntagmes (Pustejovsky, 1995), la description de la polysémie régulière
présente au moins deux avantages.
D’un point de vue théorique tout d’abord, il s’agit d’offrir une représentation de l’un des aspects de
la formation du lexique, la polysémie régulière constituant une source importante de créativité
lexicale. Par exemple, en disposant d’une règle de polysémie régulière entre une unité de type
{ANIMAL} et une unité de type {PERSONNE}92, le lexique dispose potentiellement d’entrées de type
{PERSONNE} dérivées à partir d’entrée existantes de type {ANIMAL}. Cette alternance s’applique par
exemple aux vocables GORILLE, LIEVRE, TAUPE, REQUIN, etc. En revanche, l’unité de type {PERSONNE} pour
le vocable MULE (individu chargé de transporter de la drogue) n’est pas (encore) référencée dans les
dictionnaires, même s’il apparaît de plus en plus souvent dans les textes journalistiques, parfois entre
guillemets93. Autrement dit, les règles de polysémie constituent l’un des moyens de rendre compte
de l’aspect dynamique du lexique, ce qui est intéressant dans certains algorithmes de
désambiguïsation.
Le second avantage, d’ordre pratique, concerne la valorisation du lexique à partir duquel s’effectue
l’étude de la polysémie régulière, en l’occurrence WordNet. Les règles lexicales de polysémie
régulière permettent en effet de systématiser l’encodage des données en fournissant au
lexicographe un canevas définitionnel. Par exemple, le schéma de définition L2 = quantité de X
contenue dans L1 pourra servir à la définition d’autres paires de lexies de type pièce de
vaisselle ~ quantité (de qqch.) liées par une métonymie régulière :

ASSIETTE#2 de X = quantité de X contenue dans une ASSIETTE#1

BOL#2 de X = quantité de X contenue dans un BOL#1
(2)
Définition de la polysémie régulière
Selon Apresjan (1974), une polysémie est régulière s’il existe au moins deux vocables (A et B) ayant
chacun deux lexies (A#1~A#2 et B#1~B#2) liées par la même relation sémantique. Les lexies A#1 et B#1
ne doivent pas être synonymes, pas plus que les lexies A#2 et B#2. Illustrons cette notion de polysémie
régulière avec des données extraites de WordNet :
91
Notre hypothèse est qu’il s’agit forcément d’une autre lexie, sinon la définition serait récursive.
Idéalement, WordNet aurait pu définir un synset {PERSONNE AYANT UNE FONCTION} hyponyme de {PERSONNE}.
93
« La mule avait ingéré 90 boulettes en plastique contenant la drogue » (Romandie, 20/10/2011). « Il devrait
mettre un coup de frein à une faille du Code de procédure des douanes sur la remise en liberté des mules »
(DNA, 15/10/2011). « Il s’appelle David et c’est une « mule », un passeur de cocaïne » (Le Figaro, 21/10/2011).
92
72

{CERISE#1, CHERRY#4, CHERRY RED#1} (the red color of cherries)

{CHESTNUT#4} (the brown color of chestnuts)
Les vocables CHERRY et CHESTNUT présentent la même alternance sémantique entre un {FRUIT} et une
{COULEUR}, respectivement le rouge des cerises et le marron des châtaignes. On peut donc d’ores et
déjà dire que ce lien est régulier et chercher d’autres occurrences dans WordNet, afin de déterminer
son degré de régularité (Barque, 2008). Bien entendu, ce dernier dépendra du degré de spécificité de
la caractérisation sémantique du lien. Par exemple, le lien entre {FRUIT} et {COULEUR} sera associé à
moins d’occurrences que le lien entre une {ENTITE} et une {COULEUR}, le type {ENTITE} étant plus général
que le type {FRUIT}.
Une chose est de déterminer le degré de régularité d’un lien de polysémie, une autre de déterminer
à quelle catégorie il appartient. Nous distinguons dans la suite trois grandes catégories de liens de
polysémie régulière (Fass, 1988).



Une lexie L2 est une spécialisation d’une lexie L1 si son sens est plus spécifique que celui de
L1. Ci-dessous, on peut voir que la lexie PRESSURE#7 dénote un cas particulier de ce à quoi
renvoie “pressure” dans la définition : {PRESSURE#7} (the pressure exerted by the atmosphere).
Deux lexies L1 et L2 sont liées par métaphore si leurs deux référents sont en relation
d’analogie, autrement dit s’ils se ressemblent sur au moins un de leurs aspects. Par exemple,
le rire dénoté par la lexie CACKLE#3 ressemble, du point de vue du son, au gloussement de la
poule (“hen’s cackle”) : {CACKLE#3} (a loud laugh suggestive of a hen’s cackle).
Deux lexies L1 et L2 sont liées par métonymie si le référent de L1 et celui de L2 sont en
relation de contiguïté, autrement dit si les deux référents « se touchent », de façon plus ou
moins concrète. Par exemple, le lien entre les deux sens de CHESNUT, déjà évoqué plus haut,
relève de la métonymie puisque la couleur dénotée par la lexie chesnut#4 est celle du fruit
dénoté par “chesnuts” dans la définition : {CHESNUT#4} (the brown color of chestnuts).
b)
Objectif et méthode
L’objectif de notre expérience est d’enrichir WordNet pour de nouvelles applications. Pour cela, nous
allons décrire les liens de polysémie réguliers de WordNet et mesurer leur régularité en détectant
automatiquement leurs occurrences dans la base lexicale. L’un des enrichissements possibles du
lexique sera ainsi la création de nouvelles relations sémantiques, en l’occurrence des relations de
métaphore et de métonymie94.
(1)
Description des règles
Notre objectif étant de rendre compte de la polysémie régulière représentée dans WordNet, nous
avons pris le parti de nous intéresser, dans un premier temps, aux seuls synsets dont la définition
contient une lexie (L1) appartenant au même vocable que l’une des lexies du synset défini (L2) ; ce
parti pris repose sur l’idée communément admise qu’un lien de sens entre deux lexies de même
forme est d’autant plus évident que l’une est définie au moyen de l’autre : {…, L2, …} = … L1 … En
voici deux exemples :


94
{DRIVER#3} (a golfer who hits the golf ball with a driver)
{FALSIFY#4} (falsify knowingly)
Dans WordNet, les relations de spécialisation sont déjà présentes pour les noms et verbes. Par exemple,
PRESSURE#7 a explicitement pour hyperonyme PRESSURE#1.
73
Dans le premier exemple, la lexie DRIVER#3 est définie au moyen d’une autre lexie du vocable DRIVER.
Rappelons qu’à ce stade, cette dernière n’est pas identifiée, les éléments utilisés dans les définitions
de WordNet n’étant pas désambiguïsés95. Sur le plan informatique, nous avons procédé à
l’étiquetage morphosyntaxique des définitions de tous les synsets pour les filtrer et retenir un
premier ensemble de 1984 synsets où L1 et L2 appartiennent à la même partie du discours. En toute
rigueur, nous avons imposé des contraintes supplémentaires ; nous avons éliminé les synsets où L1
désigne en fait L2 ; cela correspond aux cas où la définition contient :



“equal” comme dans {KOPEK, KOPECK, COPECK} (100 kopecks equal 1 ruble in Russia).
“trademark” ou “trade name” car L1 et L2 représentent alors un nom commercial, comme
dans {SILDENAFIL, SILDENAFIL CITRATE, VIAGRA} (virility drug, trade name Viagra)).
“capital of” comme dans {BERN, BERNE, CAPITAL OF SWITZERLAND} (the capital of Switzerland).
La méthode adoptée pour attribuer une catégorie de liens de polysémie à une occurrence L1~L2
repose sur différents critères formels appliqués aux définitions de WordNet (Martin, 1972 ; Fass,
1988). Nous avons regardé, tout d’abord, si l’inclusion de L1 figurait dans la première partie de la
définition de L2 (i.e. en tant que genre prochain) ou bien dans sa seconde partie (i.e. en tant que
différence spécifique), comme illustré ci-dessous :


{BEHAVE#3} (behave well or properly)
{SWEEP#6} (clean by sweeping)
Dans le premier exemple, L1 apparaît dans la première partie de la définition de L2 : le troisième sens
du verbe BEHAVE est défini au moyen d’un autre sens du même vocable, qui en constitue le genre
prochain (« se comporter » signifie, dans un de ses sens, « se comporter d’une certaine manière », en
l’occurrence d’une manière appropriée). Dans le second exemple, L1 apparaît dans la seconde partie
de la définition de L2 : le sixième sens du verbe TO SWEEP ne veut pas dire « balayer d’une certaine
manière » mais « faire quelque chose en balayant », en l’occurrence nettoyer en balayant.
Outre la place de l’inclusion de L1 dans la définition de L2, nous retenons des sous-chaînes
récurrentes dans les définitions. Voici trois exemples d’inclusion dans la seconde partie de la
définition, distingués selon certains éléments pertinents de leur définition :



{MINT#5} (a candy that is flavored with a mint oil) : “that is flavored with L1”
{BLUEFISH#2} (fatty bluish flesh of bluefish) : “flesh of L1”
{FIN#5} (a stabilizer on a ship that resembles the fin of a fish) : “that resembles L1”
On peut ainsi, en mêlant ces deux critères (la place de l’inclusion et les éléments définitionnels qui
entourent cette inclusion), attribuer de manière automatique une catégorie de lien de polysémie à
une occurrence donnée. De manière informelle, disons que si l’inclusion a lieu dans la première
partie de la définition, il s’agit soit d’une spécialisation, soit d’une métaphore. Les deux exemples cidessous montrent en effet deux cas d’inclusion de L1 dans la première partie de la définition ; mais le
premier exemple relève de la spécialisation, tandis que le second relève de la métaphore.
95
Voir néanmoins la section sur les gloses désambiguïsées (page 53). A la date où nous avions réalisé cette
expérience, nous ne disposions que d’Extended WordNet. Le ratio de validation humaine de désambiguïsation
des gloses étant faible (2,3%), nous n’avions pas utilisé cette ressource.
74


{ARRANGE#5} (arrange attractively)
{GROW#9} (grow emotionally)
Si l’inclusion a lieu dans la seconde partie de la définition, il s’agit soit d’une métonymie, soit d’une
métaphore, selon le type d’élément qui introduit l’inclusion. Parmi les trois exemples déjà présentés
plus haut, les deux premiers, {MINT#5} et {BLUEFISH#2}, sont des cas de métonymie, le troisième
({FIN#5}) est un cas de métaphore. Ici, l’ambiguïté sur la catégorie d’appartenance d’un lien donné
peut être levée grâce aux canevas définitionnels. Par exemple, si l’inclusion est précédée de la
séquence “that resembles” comme c’est le cas pour le vocable FIN ‘nageoire’ ci-dessus, on sait qu’il
s’agit d’un cas de métaphore et non de métonymie.
(2)
Recherche d’occurrences
Notre méthode de détection des liens de polysémie régulière s’applique, dans un premier temps, à
l’ensemble des 1984 synsets dont la définition inclut un synset de même forme. Nous avons créé
manuellement une soixantaine de patrons en analysant des définitions de ces synsets qui
correspondaient manifestement à un cas de polysémie régulière.
L’application de ces patrons a permis d’obtenir un premier classement de 1427 synsets96. Nous allons
détailler ce processus en montrant notamment comment il permet de désambiguïser L1. Nous
verrons ensuite comment cette méthode peut se généraliser aux autres synsets ne présentant pas la
particularité d’inclure un synset de même forme dans leur définition.
(a)
Définition de patrons de polysémie régulière
Voici quelques lignes de code définissant un patron appelé colorOf (« couleur de ») :
97
patterns.Add(new Pattern("colorOf")
.AddType("color", "fruit")
.AddType("color", "gem")
.AddType("color", "metal")
.AddMatchingRule("color of *"));
La première ligne de code définit le patron de polysémie. Les trois lignes suivantes indiquent que les
paires de lexies susceptibles d’instancier ce patron sont de type {COLOR} pour L2 et {FRUIT}, {GEM} ou
{METAL} pour L1. Enfin, la dernière ligne indique que la définition de L2 doit, pour être déclarée
occurrence du patron, contenir la chaîne de caractères “color of” suivie de L1 (indicateur * à
droite)98.
Considérons un autre patron de polysémie produit par notre étude :
patterns.Add(new Pattern("causedBy")
.AddMatchingRule("resulting from *")
.AddMatchingRule("caused by *"));
Contrairement au précédent, ce patron n’impose pas de contrainte sur le type des lexies susceptibles
de l’instancier ; en revanche, L2 doit alors inclure dans sa définition une des deux séquences
96
Les autres 557 synsets correspondent soit à des situations n’étant pas un cas de polysémie régulière, soit à
des situations où la définition d’un patron de polysémie ne permettrait de couvrir qu’un faible nombre de cas.
97
Cet exemple est codé en langage C#.
98
Plusieurs paraphrases peuvent être précisées ; par exemple, la détection des métaphores testera plusieurs
cas de figure : “suggestive of *”, “similar to *”, “corresponds to *”, “that suggests *”, “imitating *”…
75
indiquées (“resulting from” ou “caused by”). On voit ici que la seule utilisation de la hiérarchie des
concepts conduirait à exclure un certain nombre de patrons de polysémie régulière et donc à
diminuer le rappel de notre méthode.
(b)
Application des patrons
Les exemples ci-après sont reconnus comme des occurrences du patron colorOf :



{EMERALD#3} (the green color of an emerald)
{TAN#2, TOPAZ#3} (a light brown, the color of topaz)
{COPPER#4} (a reddish-brown color resembling the color of polished copper)
Grâce aux informations de typage associées au patron, la lexie L1 peut être ensuite désambiguïsée.
Pour ce faire, le système énumère tous les sens possible de L1 (autres que L2), et s’arrête quand le
couple (L2, L1) est compatible avec l’un des couples de types définis dans le patron (la hiérarchie
d’hyperonymie des noms ou des verbes est explorée si besoin).
On obtient alors une définition dans laquelle le sens de L1 est désambiguïsé :



{EMERALD#3} (the green color of an EMERALD#1 [gem])
{TAN#2, TOPAZ#3} (a light brown, the color of TOPAZ#2 [gem])
{COPPER#4} (a reddish-brown color resembling the color of polished COPPER#1 [metal])
(c)
Généralisation par élargissement du champ
d’application des patrons
Les patrons sont ensuite appliqués à l’ensemble des lexies ayant plusieurs sens, sans imposer aux
synsets la contrainte d’inclure un synset de même forme dans leur définition. Cette étape permet
d’identifier 367 synsets supplémentaires. Par exemple, GOLD ‘or’ a cinq sens : les pièces d’or, la
couleur, le métal, une bonne santé, quelque chose de précieux. La paire de lexies (GOLD#2, GOLD#3) est
de type ({COLOR}, {METAL}) ; elle est donc compatible avec la règle colorOf, et peut donc s’appliquer
même si la définition de {GOLD#2} (a deep yellow color) ne contient pas directement le vocable GOLD.
Le même traitement est appliqué pour {CORAL#1}. On obtient alors aussi :


{AMBER#1, GOLD#2} (a deep yellow color) : lien implicite vers GOLD#3[metal]
{CORAL#1} (a variable color averaging a deep pink) : lien implicite vers CORAL#2[gem] ‘corail’
Cette généralisation de l’application des patrons doit toutefois se faire en prenant des précautions.
On constate expérimentalement que cette généralisation donne de bons résultats sur certains
patrons, mais pas sur tous. En effet, quand les patrons sont contraints par des types trop généraux
(entité, artefact, abstraction…), le fait de ne plus imposer L1 dans la définition de L2 va se traduire
par une multiplication de couples de synsets qui ne sont pas liés par une relation de polysémie
régulière. Pour minimiser ce risque, un patron peut tester si les deux synsets portent effectivement
sur le même sujet ou des sujets voisins. Cette vérification est implémentée par une classique mesure
de similarité entre les deux définitions, qui peut être astreinte à respecter un seuil minimal. Nous
avons utilisé une mesure vectorielle de recouvrement des mots entre définitions avec une
pondération de type TF-IDF. Par exemple, parmi les occurrences de la relation entre un mouvement
et le son associé, nous obtenons pour « (bruit de) pas » une paire de synsets dont les définitions
comportent deux mots en commun (donnant une similarité égale à 48,5 %) :
76


{FOOTSTEP#1} (the sound of a step of someone walking)
{FOOTSTEP#2} (the act of taking a step in walking)
Imposer une telle contrainte, avec un seuil minimal, favorise la précision au détriment du rappel. Par
exemple, pour la métaphore entre animal et personne, notre système identifie « tigre » (et il existe
bien une métaphore entre les deux lexies, basée sur la férocité de l’animal) ; néanmoins, il ne le
retient pas car les deux définitions ne partagent aucun mot :


{TIGER#1} (a fierce or audacious person)
{TIGER#2} (large feline of forests in Asia having a tawny coat with black stripes)
c)
Résultats
Nous proposons ici une classification (non exhaustive) des relations de métonymie et de métaphore99
sur la base des patrons identifiés pendant l’étude. Dans cette classification, nous indiquons entre
parenthèses deux nombres (occurrences correctes / nombre total d’occurrences détectées), suivis
d’exemples significatifs choisis pour illustrer le caractère régulier de la relation.
(1)
Classification des relations de métonymie
L2 représente L1
└─ Carte à jouer représente Figure ou Nombre entier (5/6 ; QUEEN#7, KING#9 ; TEN#2, NINE#3)
L2 est causé par L1
├─ Dépense causée par Action (27/27 ; ADMISSION#3, ANCHORAGE#2)
└─ Maladie causée par Organisme (13/17 ; ERGOT#1, HERPES#1)
L2 est produit par L1
├─ Son produit par Instrument, Mouvement ou Appareil (15/15 ; DRUM#2, WHISTLE#1 ; BELL#3)
├─ Œuvre écrite par Personne
│ ├─ Livre écrit par Auteur (pas d’exemple dans WordNet ; ce pourrait être “Shakespeare”)
│ │ └─ Livre écrit par Prophète (15/15 ; JOB#12, JEREMIAH#2)
│ └─ Musique écrite par Compositeur (9/9 ; MOZART#2, WAGNER#3)
└─ L2 produit par Plante ou Arbre
├─ Fruit produit par Arbre (ORANGE#1, CITRUS#1)
└─ Fleur produite par Plante (50/51 ; CHRYSANTHEMUM#1, COTTONWEED#1)
L2 produit L1
└─ Entreprise produit Media (2/2 ; NEWSPAPER#2, MAGAZINE#3)
L2 est dérivé de L1
├─ L2 est dérivé d’Animal
│ ├─ Chair d’Animal, Poisson, Volaille ou Crustacé (303/303 ; RABBIT#3 ; TROUT#1 ; PHEASANT#2)
│ ├─ Fourrure d’Animal (17/17 ; FOX#3, CHINCHILLA#1)
│ └─ Laine d’Animal (2/2 ; ALPACA#1, VICUNA#1)
└─ L2 est dérivé de Plante, Feuille, Arbre…
├─ Boisson dérivée de Feuille (3/3 ; TEA#1, MATE#9)
├─ Fibre dérivée de Plante (13/13 ; COTTON#1, FLAX#1)
├─ Bois dérivé d’Arbre (70/70 ; BAMBOO#1, BALSA#1)
└─ Vin dérivé de Vigne (2/2 ; TOKAY#1, VERDICCHIO#2)
L2 a pour sujet L1
├─ Discipline a pour Sujet (56/64 ; LITERATURE#2, PHYSICS#1)
├─ L2 est responsable de L1 (4/6)
│ ├─ Ministère est responsable de Sujet (EDUCATION#6, ENERGY#7)
│ └─ Division est responsable de Sujet (PERSONNEL#2, SECURITY#6)
└─ Livre a pour sujet Personne (6/6 ; JONAH#3, JOSHUA#2)
L2 accompagne L1
└─ Musique accompagne Danse (32/32 ; POLKA#1, MAZURKA#1)
L2 est inclus dans L1
99
Les résultats contiennent également une proportion significative d’occurrences de liens de spécialisation
(approximativement 12%). Toutefois, il nous semble que cette catégorie de lien de polysémie se prête mal à
une classification, dans la mesure où il est difficile d’identifier un typage régulier pour L1 et L2.
77
├─ Substance contenue dans Médicament (17/17 ; ARNICA#2, MENTHOL#1)
├─ Personne membre de Groupe (37/39 ; SAMURAI#1, NINJA#1)
├─ Personne occupant une Construction (6/6 ; BUILDING#4, FLOOR#7)
├─ Quantité contenue dans Conteneur (39/39 ; TEASPOON#1, BAG#5)
│ └─ Nourriture contenue dans Plat (5/5 ; PLATE#8, CASSEROLE#1)
├─ Rivière passant dans Région (6/6 ; ALABAMA#3, DELAWARE#1)
└─ Pays situé dans Île (22/22 ; IRELAND#1, MALTA#1)
L2 est caractérisé par L1
├─ Balle caractérisé par Jeu (9/10 ; PAINTBALL#1, VOLLEYBALL#2)
├─ Vin provenant de Région (4/4 ; CHABLIS#2, BORDEAUX#2)
├─ Couleur caractéristique de L1 (7/7)
│ ├─ Couleur caractéristique de Gemme (TOPAZ#3, EMERALD#3)
│ ├─ Couleur caractéristique de Métal (GOLD#2, COPPER#4)
│ └─ Couleur caractéristique de Fruit (CHERRY#4, CHESTNUT#4)
├─ Nourriture au goût de L1 (13/25)
│ └─ Nourriture au goût d’Herbe (MINT#5, RATAFIA#2)
├─ Vêtement caractérisé par Partie du corps (12/14 ; BACK#7, SHOULDER#4)
└─ Personne caractérisée par L1
├─ Sportif caractérisé par Position (31/31 ; CENTER#13, WINGBACK#1)
└─ Chanteur caractérisé par Voix (11/11 ; CONTRALTO#1, SOPRANO#1)
Langue parlée par Personne (199/223 ; KOREAN#2, PORTUGUESE#1)
(2)
Classification des relations de métaphore
L2 est analogue à L1
├─ Communication humaine est analogue à Communication animale (3/4 ; BARK#1, CACKLE#1)
├─ Partie du corps animal correspond à Partie du corps humain (3/3 ; LEG#2, THROAT#4)
├─ Individu ressemble, dans son comportement, à Animal (36/54 ; PIRANHA#1, POPINJAY#1 (perroquet))
└─ Objet ressemble, par sa forme, à Objet naturel (38/38 ; MOON#2, SNAKE#5)
└─ Artefact ressemble à Partie du corps (5/5 ; NOSE#2, THROAT#3)
(3)
Evaluation des résultats
À notre connaissance, il n’existe pas de standard de référence pour ce type d’expérience. Nous avons
évalué manuellement les 2 351 relations proposées par notre système. Nous estimons que 2 140
d’entre elles sont correctes, ce qui donne une précision de 91,03 %.
Nous n’avons pas identifié de méthode permettant une évaluation automatique précise du rappel.
Toutefois, nous avons calculé manuellement le rappel pour deux des patrons de polysémie présentés
ci-dessus : la métaphore Individu ressemble à Animal, ainsi que la métonymie Bois dérivé d’Arbre.
Nous avons identifié manuellement 142 occurrences du lien de métaphore dans WordNet (rappel de
36/142 = 25,3 %) et 79 occurrences du lien de métonymie (rappel de 70/79 = 88,6 %). Comme on le
voit, le rappel dépend aussi de la nature de la relation, qui peut être plus ou moins régulière.
d)
Application à la désambiguïsation lexicale
La ressource produite par cette méthode peut être mise à contribution dans une tâche de
désambiguïsation lexicale, pour inférer des sens de mots qui n’existent pas explicitement dans le
lexique. Nous allons voir comment elle permet de créer dynamiquement des nouveaux sens, quand
le contexte s’y prête.
Pour illustrer comment nous remédions aux imperfections du lexique, choisissons l’exemple de
métonymie Vin provenant de Région. Dans WordNet, BORDEAUX100 et CHABLIS apparaissent avec les
deux sens (vin et région). En revanche, BOURGOGNE101 n’y figure qu’en tant que région. (Pour
100
{BORDEAUX#1} (a port city in southwestern France) ; {BORDEAUX#2, BORDEAUX WINE#1} (any of several red wines
or white wines produced around Bordeaux).
101
{BOURGOGNE#1, BURGUNDY#1} (a former province of eastern France that is famous for its wines).
78
information, mais ce n’est pas essentiel ici, le seul sens présent pour CHIANTI102, BEAUJOLAIS, MEDOC et
RIOJA est celui du vin.)
Considérons la phrase “Friends don’t let friends drink Bourgogne”. Les deux premiers sens du verbe
103
DRINK dans WordNet peuvent convenir
(boire / boire de l’alcool). Ils ont le même cadre de souscatégorisation associé dans VerbNet ; sa construction « Agent boit Patient » précise que Patient doit
avoir les traits <concret+comestible+liquide>. BOURGOGNE#1 est donc incompatible avec ces
contraintes de sélection ; sans information complémentaire, notre mécanisme d’étiquetage de rôles
thématiques utilisant VerbNet et WordNet échouera à trouver une solution.
La prise en compte de la métonymie permet de résoudre ce problème, en autorisant une opération
de « coercition de type ». (Pustejovsky, 1995) postule que la multiplicité des sens des mots s’explique
par des mécanismes génératifs universels. Chaque lexème possèderait un certain degré d’ambiguïté
(polysémie logique) et des mécanismes généraux permettent la sélection du sens correct en
contexte. Si on admet que le sens d’un mot peut « glisser » (par exemple, en cas de polysémie
régulière), le mécanisme de coercition de type permet au verbe de convertir et de contraindre le
type de ses arguments s’ils ne conviennent pas.
En cas d’impossibilité à trouver dans WordNet un sens respectant les contraintes de sélection pour
l’un des arguments, le système peut tenter d’appliquer une opération de coercition de type sur cet
argument. Dans notre exemple, le système sait (grâce à WordNet) que BOURGOGNE#1 est une région ;
la connaissance des relations de polysémie régulière (dont la métonymie Vin provenant de Région)
permet de proposer un sens virtuel (non matérialisé dans WordNet) BOURGOGNE#2 (wine from the
Bourgogne region) hyponyme de WINE#1 ‘vin’ ; ce sens dynamique est donc également hyponyme de
BEVERAGE#1 ‘boisson’ et satisfait aux contraintes de sélection <concret+comestible+liquide>.
e)
Conclusion et perspectives
Nous avons présenté ici une méthode permettant de créer automatiquement dans (et à partir de)
WordNet, avec une bonne précision, deux nouvelles catégories de relations sémantiques,
métaphores et métonymies. La ressource contenant ces nouvelles relations est disponible en ligne104.
Ce travail a été effectué sur l’anglais. Il pourrait aussi être décliné pour des WordNet en d’autres
langues (une fois, bien sûr, les patrons adaptés à la langue décrite) pour (i) aider à valider
l’homogénéité des définitions produites et (ii) comparer les polysémies régulières partagées entre
différentes langues.
5.
Granularité des sens dans le lexique
a)
Mesures de similarité entre synsets
Les algorithmes effectuant des traitements sémantiques ont souvent besoin de comparer deux
synsets ; cela peut être le cas, par exemple, lors de la résolution d’anaphores nominales. De
nombreux auteurs ont proposé des définitions de mesures de similarité, et plusieurs
implémentations basées sur WordNet sont disponibles. Par exemple, (Pedersen, Patwardhan,
102
{CHIANTI#1} (dry red Italian table wine from the Chianti region of Tuscany).
{DRINK#1, IMBIBE#3} (take in liquids) ; {DRINK#2, BOOZE#1, FUDDLE#2} (consume alcohol).
104
http://www.chaumartin.fr/download/wnpolysemy.zip
103
79
Michelizzi, 2004) présente plusieurs de ces algorithmes de similarité et une implémentation en Perl
appelée WordNet::Similarity.
Nous avons implémenté plusieurs mesures de similarité dans Antelope. De cette façon, un
composant de traitement peut choisir celle qui lui semble la mieux adaptée dans un contexte donné.
Pour être comparables, les résultats de toutes ces mesures sont ramenés dans l’intervalle [0 ; 1]. La
mesure est un nombre réel, valant 1 quand les deux synsets sont identiques, et d’autant plus proche
de 0 que les synsets sont différents105.
(1)
Mesure de similarité « structurelle » calculée par parcours
du graphe d’hyperonymes
(Lin, 1998) définit la mesure de similarité entre deux synsets s1 et s2 avec la formule suivante :
Dans cette formule, s est le synset le plus spécifique subsumant s1 et s2 dans la hiérarchie de
WordNet, et P(s) représente le contenu informationnel (Cf. page 51) du synset s. Le résultat de cette
similarité est dans l’intervalle [1 ; +∞[ et vaut 1 quand les deux synsets comparés sont identiques ; il
est d’autant plus élevé que les deux synsets sont différents (ou plus précisément, éloignés dans le
graphe d’hyperonymie). Nous ramenons cette valeur dans l’intervalle [0 ; 1] en prenant son inverse.
Notre implémentation introduit deux niveaux supplémentaires dans la hiérarchie des verbes. En
effet, s’il existe pour les noms une racine unique (ENTITY#1), ce n’est pas le cas pour les verbes ; or, la
qualité de la mesure de similarité est fonction de la finesse de la hiérarchie. De façon à rendre tous
les verbes comparables, nous avons créé un pseudo-synset qui sert de racine commune à tous les
verbes, ainsi que des pseudo-synsets regroupant les catégories lexicales (verbes de mouvement,
d’état, etc.).
(2)
Mesure de similarité « conceptuelle » calculée par
recouvrement des gloses
Cette mesure vectorielle est basée sur le recouvrement des mots entre gloses et utilise une
pondération de type TF-IDF. Considérons les deux sens du nom « samurai » ; on remarque que les
deux définitions ont quatre mots en commun :


{SAMURAI#1} (a Japanese warrior member of the feudal military aristocracy)
{SAMURAI#2} (feudal Japanese military aristocracy)
Le premier synset a pour hyperonyme « personne » et le second « groupe » : ils sont donc très
distants (similarité égale à 0,04) du point de vue de la mesure de similarité structurelle. En revanche,
ils sont proches (similarité valant 0,56) du point de vue plus « conceptuel » de cette seconde mesure.
b)
Regroupement des sens de mots
Comme nous l’avons déjà souligné, WordNet propose un découpage parfois trop fin106 des sens ;
cette caractéristique complexifie la désambiguïsation lexicale. Nous proposons l’application de
105
106
Nous ne garantissons pas que les distributions sur [0 ; 1] soient aussi comparables.
Les anglo-saxons parlent de fine-grained definitions (par opposition à coarse-grained definitions).
80
plusieurs mesures de similarité pour évaluer la distance entre différents sens d’un même mot et
permettre de regrouper les sens très proches. De cette façon, on peut aussi voir WordNet comme un
lexique avec des sens macroscopiques.
Nous avons ainsi appliqué les algorithmes de regroupement (voir partie V.C, page 106) aux
définitions des sens du verbe EAT, pour les fusionner en sens macroscopiques :


La figure 19 montre un regroupement effectué avec l’algorithme de Bron-Kerbosch (voir en
page 128 la sous-section V.F.4.a). Cet algorithme produit des cliques : on remarquera que le
sens EAT#2 apparaît dans les deux premiers groupes.
La figure 20 montre un autre regroupement du même verbe, utilisant l’algorithme spectral
(voir en page 129 la sous-section V.F.4.b). Le résultat de cet algorithme est une partition :
chaque sens se retrouve donc dans un groupe et un seul.
Figure 19 : Regroupement des sens du verbe EAT avec l’algorithme de Bron-Kerbosch
81
Figure 20 : Regroupement des sens du verbe EAT avec l’algorithme spectral
D. Autres ressources à intégrer au lexique sémantique
dans le futur
En plus des ressources que nous avons déjà intégrées au lexique sémantique d’Antelope, nous avons
identifié d’autres ressources que nous prévoyons d’utiliser prochainement.
1.
Lexique de noms déverbaux (NomLex / VerbAction)
NomLex (MacLeod, 1998) est un dictionnaire décrivant le cadre de sous-catégorisation de 1 000
nominalisations en langue anglaise. NomLex précise la correspondance entre les noms déverbatifs et
leurs verbes connexes, ainsi que les correspondances entre les arguments verbaux et les positions
syntaxiques au sein du groupe nominal. La syntaxe de cette ressource est inspirée de LISP. Ce projet
a été repris et étendu dans le cadre de NomBank (Meyers et al., 2004).
Pour le français, une ressource proche dans l’esprit (mais d’ambition plus modeste) est VerbAction,
un lexique de noms d’actions morphologiquement apparentés à des verbes, en partie obtenu par
acquisition sur le Web (Tanguy, Hathout, 2002).
Les informations de sous-catégorisation des noms déverbatifs font souvent référence à des
prépositions dans la description des arguments ; ces derniers sont souvent contraints à utiliser une
préposition particulière ou un ensemble de prépositions qui partagent des aspects communs. Il est
donc aussi nécessaire de disposer d’un lexique des prépositions.
82
2.
Lexique de prépositions (TPP / PrepLex)
Les prépositions constituent en principe une classe fermée dont on peut énumérer tous les éléments.
En pratique, il n’est pas si facile de déterminer leur liste de façon exhaustive.
The Preposition Project (Litkowski, 2002) est un projet conçu pour fournir une caractérisation
complète, adaptée au TAL, des sens des prépositions en anglais. 334 prépositions, avec 673 sens, ont
été décrites avec un rôle sémantique ou un nom de relation, et une description des propriétés
syntaxiques et sémantiques de son complément. Une définition et des exemples d’usage sont
donnés pour chaque sens dans TPP.
Une ressource proche pour le français nous semble être PrepLex (Fort, Guillaume, 2007) ; c’est un
lexique de prépositions, créé en premier pour fournir des informations à un analyseur syntaxique. On
peut aussi citer le projet PrepNet (Saint-Dizier, 2005) qui vise à décrire la syntaxe et la sémantique
des prépositions ; ce projet semble néanmoins en être resté à un stade préliminaire (nous n’avons
pas trouvé de ressource exploitable).
3.
FrameNet
FrameNet (Baker, Fillmore, Lowe, 1998), projet mené à Berkeley à l’initiative de Charles Fillmore, est
fondé sur la sémantique des cadres (frame semantics en anglais). FrameNet a pour objectif de
documenter la combinatoire syntaxique et sémantique pour chacun des sens d’une entrée lexicale à
travers une annotation manuelle d’exemples choisis dans des corpus sur des critères de
représentativité lexicographique. Les annotations sont ensuite synthétisées dans des tables, qui
résument pour chaque mot les cadres avec leurs actants sémantiques et arguments syntaxiques.
FrameNet II compte 825 cadres sémantiques, 10 000 unités lexicales (dont 6 100 complètements
annotées) ainsi que 130 000 phrases d’exemples annotés. Les outils et données sont distribués
librement. Il existe une correspondance entre les verbes de FrameNet II et ceux de WordNet.
A titre indicatif, voici la description textuelle du cadre “Crime_scenario” :
A (putative) Crime is committed and comes to the attention of the Authorities. In response, there is a
Criminal_investigation and (often) Arrest and criminal court proceedings. The Investigation, Arrest,
and other parts of the Criminal_Process are pursued in order to find a Suspect (who then may enter
the Criminal_process to become the Defendant) and determine if this Suspect matches the
Perpetrator of the Crime, and also to determine if the Charges match the Crime. If the Suspect is
deemed to have committed the Crime, then they are generally given some punishment
commensurate with the Charges.
Les différents acteurs de ce cadre (frame elements en anglais) sont également décrits :
Authorities [] The group which is responsible for the maintenance of law and order, and as
such have been given the power to investigate Crimes, find Suspects and
determine if a Suspect should be submitted to the Criminal_process.
Charge []
A description of a type of act that is not permissible according to the law of
society.
83
Crime []
An act, generally intentional, that matches the description that belongs to an
official Charge.
Perpetrator [] The individual that commits a Crime.
Suspect []
The individual which is under suspicion of having committed the Crime.
Enfin, les cadres sont reliés entre eux par des relations, comme le montre la figure 21.
Figure 21 : Exemple de relations entres cadres dans FrameNet
4.
Représentation des connaissances à large échelle
Nous avons jusqu’ici présenté des ressources linguistiques. Nous allons à présent glisser de domaine,
et passer du TAL à l’intelligence artificielle, ou plus précisément à l’ingénierie des connaissances. Les
interactions entre ces deux domaines peuvent avoir lieu dans les deux sens. D’une part, la
connaissance du monde permet de lever des ambiguïtés dans de nombreuses tâches de TAL ;
disposer d’une large base de données sur le sens commun (par exemple sous forme d’ontologie)
permettrait l’injection de connaissances en amont et faciliterait donc l’analyse du texte. D’autre part,
de telles bases de connaissances peuvent être amorcées automatiquement en faisant de la fouille de
texte (sur des textes encyclopédiques ou règlementaires par exemple) ; mais du fait des
imperfections des analyses automatiques, de telles ressources doivent alors obligatoirement être
validées manuellement.
La construction de connaissances à large échelle reste donc un verrou scientifique et technologique à
lever (usuellement qualifié de knowledge acquisition bottleneck). Disposer de ressources à large
couverture prêtes à l’emploi peut donc s’avérer intéressant : nous allons en présenter deux ici, l’une
constituée manuellement (CYC) et l’autre obtenue par analyse d’un corpus de phrases décrivant des
faits (ConceptNet).
a)
CYC
CYC (Lenat, 1995) est un projet lancé en 1984 par la société Cycorp. CYC vise à regrouper une
ontologie et une base de données complètes sur le sens commun, pour permettre à des applications
d’intelligence artificielle d’effectuer des raisonnements similaires à ceux des humains. Cycorp
revendiquait déjà en 1995 un investissement de plus de 100 années-homme sur ce projet, sous
forme de saisie de faits et de définition d’une axiomatique.
Des fragments de connaissances typiques sont par exemple : « les chats ont quatre pattes » ; « Paris
est la capitale de la France ». Elles contiennent des termes (PARIS, FRANCE, CHAT…) et des assertions
84
qui relient ces termes entre eux. Grâce au moteur d’inférence fourni avec la base CYC, il est possible
d’obtenir une réponse à une question comme « Quelle est la capitale de la France ? ».
La base CYC contient des millions d’assertions (faits et règles) rentrées à la main. Elles sont écrites en
langage CycL, qui est un langage logique avec une syntaxe proche de celle de LISP. La figure 22
montre par exemple la description d’ABRAHAMLINCOLN dans l’interface Web de ResearchCyc.
Figure 22 : Interface Web du serveur ResearchCyc
La base de connaissance est divisée en plusieurs milliers de micro-théories (Mt), collections de
concepts et faits concernant typiquement un domaine particulier de la connaissance. Une microthéorie est donc un ensemble d’assertions qui partagent le même point de vue : un domaine
particulier, un certain niveau de détail, un certain intervalle de temps, etc. À la différence de la base
de connaissance dans son ensemble, chaque micro-théorie doit être exempte de contradictions. Par
exemple, Philadelphie était la capitale des Etats-Unis de 1790 à 1800. Dans une micro-théorie
couvrant l’intervalle de temps 1790-1800, l’assertion (#$CAPITALCITY #$UNITEDSTATES #$PHILADELPHIA)
sera vraie et, dans une micro-théorie couvrant le XXème siècle, (#$CAPITALCITY #$UNITEDSTATES
#$WASHINGTON) sera également vraie.
ResearchCyc 1.0 est la version réservée au monde de la recherche. Elle compte 300 000 concepts et
3 000 000 d’assertions (faits et règles) utilisant 26 000 relations. Des modules en langage naturel
permettent de poser des questions et de rentrer de nouveaux faits sans avoir besoin de connaître
85
CycL. La version OpenCyc 1.0 est librement accessible, mais ne contient qu’un sous ensemble de ces
règles et assertions.
Les deux versions contiennent à ce jour une correspondance partielle entre les concepts de CYC et
les synsets de WordNet 2.0. Approximativement 11 300 synsets (8800 noms, 2110 verbes, 330
adjectifs et 35 adverbes) sont liés aux concepts de CYC.
b)
ConceptNet
De même que CYC, ConceptNet (Liu, Singh, 2004) est une base de connaissances cherchant à
modéliser le sens commun sous forme d’un vaste réseau sémantique. ConceptNet propose aussi un
ensemble d’outils permettant d’analyser du texte, pour en extraire des thématiques107 ou y trouver
des analogies108. Le réseau sémantique de ConceptNet est un graphe orienté dont les nœuds sont
des concepts, et dont les arcs sont des assertions du sens commun portant sur ces concepts. En
2004, il comptait 1,6 millions d’assertions couvrant des aspects spatiaux, physiques, sociaux,
temporels et psychologiques de la vie de tous les jours.
A la différence de CYC et WordNet, ressources écrites à la main, ConceptNet a été généré
automatiquement à partir de 700 000 phrases du projet OMCS (Open Mind Common Sense, mené
également au MIT) ; ce projet collaboratif a compté des milliers de contributeurs, sollicités pour
écrire de courtes phrases décrivant une situation du quotidien (par exemple « un livre est fait de
papier », « le tango est une sorte de danse », « on apprend pour connaître plus de choses »…). Un
analyseur syntaxique a été utilisé pour extraire des informations de ces phrases, en utilisant des
patrons morphosyntaxiques. Les assertions sont alors exprimées comme des relations entre deux
concepts, sélectionnées à partir d’un ensemble fini de relations possibles.
E.
Conclusion
Dans cette partie, nous avons présenté un processus de constitution de lexique sémantique à large
couverture109. Nous avons vu que le cœur de notre lexique contient 117 659 concepts (les synsets de
WordNet) auxquels s’ajoutent 300 000 concepts provenant des articles de la Wikipédia (marques,
produits, personnes, lieux…). D’autres projets d’ontologies à large échelle (CYC, SUMO…)
revendiquent aussi des dizaines ou des centaines de milliers de concepts.
Nous avons donc ici une démarche top down, ou démarche descendante, qui vise à constituer a
priori une représentation du monde aussi exhaustive que possible, sous le prisme des objets
linguistiques. Mais cette démarche permet-elle de tout couvrir ? Evidemment non. Des concepts
nouveaux émergent régulièrement110 ; de nouveaux termes permettent de désigner ou renommer
des concepts déjà existants. Et un lexique, aussi large soit-il, ne permet de couvrir que partiellement
toutes les subtilités d’un domaine donné.
107
Par exemple, l’analyse d’un article de presse contenant les concepts « arme à feu », « magasin », « réclamer
de l’argent » et « s’échapper » pourrait suggérer les thématiques « vol qualifié » et « crime ».
108
Par exemple, les concepts « ciseaux », « rasoir », « coupe-ongles » et « épée » sont probablement proches
de « couteau » parce qu’ils sont tous <pointus> et peuvent être utilisés pour « couper quelque chose ».
109
Par ailleurs, le lecteur pourra trouver dans (Cailliau, 2010) plusieurs autres stratégies possibles de gestion de
ressources linguistiques.
110
Par exemple, le métier de community manager n’existait pas il y 3 ans ; des marques et sociétés se créent
quotidiennement ; de nouveaux produits apparaissent régulièrement, etc.
86
A l’opposé d’une approche universaliste, une démarche bottom up, ou démarche ascendante,
consiste à exploiter le corpus que l’on souhaite traiter dans le cadre d’une application. Par exemple,
une extraction terminologique permet de découvrir dans un corpus donné les termes, simples ou
composés111, ayant de l’importance ; on peut alors confronter ces termes au lexique de référence,
pour éventuellement l’enrichir de nouveaux concepts. De notre point de vue, l’approche
pragmatique consiste à mixer ces deux démarches pour disposer du lexique le mieux adapté à une
application donnée ; nous préciserons les détails de notre approche d’acquisition de connaissances
spécifiques à un domaine (page 136) dans la partie consacrée aux applications de la plate-forme.
111
Les expressions multi-mots ont l’intérêt d’être plus précises que les termes simples ; par exemple, « numéro
de téléphone », « numéro de facture », « numéro de client »… désignent des concepts moins ambigus que
« numéro ».
87
Partie V.
A.
Composants de traitement
Introduction
1.
Composants développés pour la plate-forme
Notre objectif est de fournir une plate-forme facilitant les expériences de TAL. Nous souhaitons donc
fournir à l’utilisateur un ensemble de composants de traitement prêts à l’emploi ; l’utilisateur peut
alors les assembler rapidement pour les mettre en œuvre dans le cadre d’une application donnée.
Nous présentons dans cette partie la conception des composants d’analyse sémantique que nous
avons directement développés pour notre plate-forme. Ces composants, orientés vers l’extraction
d’information, s’appuient sur la sortie d’une analyse syntaxique (RSyntS ou RSyntP) et peuvent
accéder aux données du lexique sémantique. Au moment de leur implémentation initiale, ces
composants fournissaient des résultats à l’état de l’art. Ils sont en cours d’adaptation pour bénéficier
de mécanismes d’apprentissage automatique.
2.
Introduction à l’extraction d’information
Les composants d’analyse sémantique de notre plate-forme traitent des tâches au niveau :



De la phrase : reconnaissance d’entités nommées (page 93), extraction de relations (page
106) et analyse d’opinion et de sentiments (page 115).
Du document : résolution d’anaphores et de coréférences (page 122).
Du corpus : regroupement de documents (page 125).
Comme on le voit, il s’agit de tâches d’extraction d’information, que (Moens, 2006) définit comme
étant « l’identification, effectuée suite ou simultanément à une classification et structuration en
classes sémantiques, d’informations spécifiques trouvées dans des sources de données non
structurées, telles que du texte en langage naturel, fournissant des aides supplémentaires aux
systèmes d’information pour accéder et interpréter ces données non structurées »112. L’extraction
d’information ne cherche pas à attribuer une valeur de vérité aux informations extraites. Elle vise à
reconnaître des entités et des relations entre entités au sein d’une phrase ou d’un paragraphe, sans
prétendre fournir une compréhension globale de l’information contenue dans un document.
(Tannier, 2006) fournit un panorama des techniques de traitement automatique du langage naturel
utilisées en extraction et recherche d’informations.
Les premiers systèmes d’extraction d’information ayant une importance historique sont FRUMP
(DeJong, 1982) et FASTUS (Hobbs et al., 1996). Plusieurs campagnes d’évaluation d’envergure ont
permis de mesurer les progrès dans ces domaines. On peut citer, pour l’anglais, les conférences MUC
112
“The identification, and consequent or concurrent classification and structuring into semantic classes, of
specific information found in unstructured data sources, such as natural language text, providing additional aids
to access and interpret the unstructured data by information systems”. (C’est notre traduction.)
89
(Message Understanding Conference) qui se sont déroulées de 1987 à 1998 (Grishman, Sundheim,
1996) sous l’égide du DARPA113 puis ACE (Automatic Content Extraction), menées de 2000 à 2008
(Doddington et al., 2004). En France, les campagnes d’évaluation Amaryllis (1997, 1999) et ESTER
(transcription d’une centaine d’heures de nouvelles orales) ont permis des évaluations sur le français.
MUC7 (1998) portait notamment sur l’identification des noms propres dans des textes
journalistiques. Cette tâche est actuellement celle qui obtient les meilleures performances en
extraction d’information, avec des scores approchant un jugement humain. Sur des corpus
journalistiques, les scores obtenus (moyenne harmonique combinant précision et rappel) sont
proches de 90 % ; les particularités d’une langue (notamment en ce qui concerne l’usage des
majuscules) peuvent faire varier ces résultats.
L’adoption progressive par les projets industriels des standards émergents du Web sémantique
(Feigenbaum et al., 2007) a récemment accentué l’intérêt pour cette tâche. Dans ce contexte, elle
permet d’associer des métadonnées à un texte114 pour en améliorer l’indexation par un moteur de
recherche.
3.
Des systèmes de règles à l’apprentissage automatique
L’évolution la plus significative que nous avons perçue en TAL, depuis le début de nos travaux,
concerne l’importance grandissante des mécanismes d’apprentissage automatique (machine learning
en anglais). Ce champ d’étude de l’intelligence artificielle vise à découvrir automatiquement les
corrélations présentes dans un jeu de données afin d’en extraire les connaissances. Cela revient donc
à calculer les paramètres d’un modèle en s’assurant de sa validité.
a)
Intérêts de l’apprentissage
L’approche classique en TAL consiste à créer un modèle linguistique symbolique avec un système de
règles écrites manuellement. Mais un tel modèle est lourd à mettre en place : il requiert des
connaissances pointues en linguistique et demande un investissement coûteux en temps humain ; on
parle de goulet d’étranglement dans l’acquisition des connaissances (knowledge acquisition
bottleneck). La correction d’erreur, la maintenance d’un tel modèle et le passage à d’autres langues
s’avèrent donc problématiques.
L’apprentissage automatique permet de résoudre les problèmes qu’il est difficile, voire impossible,
d’aborder par des moyens algorithmiques plus classiques, quand l’explicitation des règles est trop
complexe ou débouche sur une explosion combinatoire. L’apprentissage automatique a
progressivement concerné un grand nombre de tâches de TAL, allant de l’étiquetage
morphosyntaxique à la classification, en passant par la fouille de texte ou encore l’analyse syntaxique
probabiliste.
L’intérêt d’un modèle fondé sur l’apprentissage automatique est, en effet, de pouvoir être mis en
place puis facilement adapté à de nouveaux domaines, pour peu que des corpus annotés soient
disponibles. Cette approche est aussi intéressante pour concevoir des systèmes de TAL largement
indépendants d’une langue donnée.
113
Defense Advanced Research Projects Agency, ou Agence pour les Projets de Recherche Avancée de Défense,
l’agence américaine chargée de la R&D des nouvelles technologies destinées à un usage militaire.
114
La description des entités nommées et des relations peut se faire, par exemple, sous forme de triplets RDF.
90
b)
Importance grandissante de l’apprentissage en TAL
L’utilisation de l’apprentissage automatique en TAL n’est certes pas nouvelle, mais sa progression est
très nette en une décennie. La figure 23 montre l’évolution, entre 1998 et 2011, du pourcentage des
articles d’ACL mentionnant le terme machine learning115. On voit qu’on est passé en 14 années de
moins de 10 % à près de 30 %.
Figure 23 : Progression entre 1998 et 2011 des articles d’ACL mentionnant « machine learning »
c)
Différents modes d’apprentissage
Il existe un grand nombre d’algorithmes d’apprentissage. On peut citer les réseaux de neurones, la
méthode des k plus proches voisins, les arbres de décision, la classification bayésienne, les HMM
(réseaux cachés de Markov), les SVM (Support Vector Machine) et les CRF (Conditional Random
Fields). Une introduction de référence à ces différents algorithmes peut être trouvée dans
(Cornuéjols, Miclet, Kodratoff, 2002).
Il faut donc être en mesure de choisir celui qui est le mieux adapté à une tâche particulière. Il existe
différents modes d’apprentissage, faisant ou non intervenir une validation humaine en cours de
processus.
(1)
Apprentissage supervisé
L’apprentissage supervisé a pour objectif de produire des règles à partir d’un corpus préalablement
annoté contenant des exemples catégorisés du phénomène que l’on souhaite apprendre. La mise en
œuvre pratique de techniques d’apprentissage supervisé se heurte à différents types de difficultés :


Il faut disposer d’un corpus d’apprentissage suffisamment représentatif pour garantir
l’exhaustivité de la base d’apprentissage. Ce problème est particulièrement sensible pour
l’apprentissage en TAL, car le langage humain n’est pas régulier et les règles générales
souffrent de nombreuses exceptions (pluriel des mots se terminant en -ou, par exemple).
Préalablement à l’apprentissage, le corpus doit être annoté selon la catégorie d’information
que l’on souhaite apprendre ; chaque exemple est explicitement associé à une étiquette.
Procéder manuellement à l’annotation d’un corpus volumineux représentatif est coûteux.
115
Pour établir ce graphique, nous avons utilisé l’ACL Anthology Searchbench (http://aclasb.dfki.de), en
calculant, pour chaque année, le ratio entre le nombre total d’articles et ceux citant « machine learning ».
91

Il faut guider un système d’apprentissage en lui indiquant les caractéristiques discriminantes
du phénomène que l’on souhaite apprendre (par exemple, que le pluriel d’un nom français
peut être indiqué par le suffixe –s ou -x) ; il faut donc une expertise linguistique.
(2)
Apprentissage non-supervisé
On parle d’apprentissage non-supervisé dans le cas où on ne dispose que d’exemples, mais non
d’étiquettes, et que le nombre ou la nature des classes n’est pas déterminée à l’avance. Le corpus est
donc fourni brut, sans annotation. L’algorithme est censé expliciter tout seul la structure plus ou
moins cachée de données hétérogènes, en les organisant en sous-groupes où les données similaires
sont regroupées d’une façon homogène. Un humain expert du domaine peut alors éventuellement
attribuer manuellement une classe à chacun de ces sous-groupes. Le partitionnement d’un corpus en
groupes de documents similaires (clustering) est un exemple d’apprentissage non-supervisé.
(3)
Apprentissage semi-supervisé
L’apprentissage semi-supervisé utilise conjointement un ensemble de données étiquetées et nonétiquetées. L’intérêt est d’une part d’améliorer significativement la qualité ou la rapidité de
l’apprentissage (Blum, Mitchell, 1998) et d’autre part de nécessiter moins de temps d’annotation des
corpus.
d)
Utilisation dans le cadre de notre plate-forme
Les composants d’Antelope étaient initialement tous définis par des systèmes de règles codées
manuellement. La reconnaissance d’entités nommées et le regroupement de documents ont évolué
pour intégrer des techniques d’apprentissage automatique, à la place ou en complément des
implémentations précédentes. L’introduction de ces techniques a permis une amélioration des
performances et d’obtenir des comportements plus robustes en améliorant le rappel. Notre objectif
est de progressivement généraliser cette approche à l’ensemble des traitements sémantiques pour
en améliorer les performances.
e)
Difficultés rencontrées
L’apprentissage automatique porte des promesses importantes en TAL. Soulignons toutefois que sa
mise en œuvre effective n’a rien de simple. En effet, le cadre mathématique sous-jacent est
généralement complexe. Il fait appel à des connaissances ou talents généralement nouveaux pour le
praticien du TAL, en plus des aspects linguistiques ou informatiques.
Notre expérience personnelle est qu’on peut certes commencer à utiliser des tels composants de
calcul en tant que boîte noire, sans chercher à en comprendre le fonctionnement interne.
Néanmoins, une compréhension minimale des algorithmes sous-jacents est importante pour bien
choisir celui qui convient pour un problème particulier.
L’autre point concerne la performance des implémentations ; la complexité des algorithmes
nécessite souvent des heures (voire des jours) de calcul116. Il est donc parfois nécessaire de les
réimplémenter en les optimisant, ce qui peut devenir compliqué. Nous explorons l’approche
consistant à exploiter la structure hautement parallèle du processeur des cartes graphiques117.
116
117
Par exemple, des techniques d’apprentissage itératives telles que les descentes de gradient.
Un GPU est efficace sur la tâche de rendu 3D, mais peut aussi servir aux algorithmes d’apprentissage.
92
B.
Reconnaissance d’entités nommées
Ce chapitre présente la détection d’entités nommées, que nous effectuons avec une technique
duale, mixant système de règles et apprentissage automatique. Nous utilisons des champs
conditionnels aléatoires (ou CRF –Conditional Random Fields– en anglais). Après une introduction au
concept de CRF, nous présentons succinctement le fonctionnement du détecteur d’entités nommées
de Stanford, puis celui de notre propre composant et des caractéristiques qu’il utilise pour
l’apprentissage. Nous l’avons utilisé avec succès sur plusieurs projets, avec des documents contenant
des entités de types très différents, comme des dépêches de l’AFP (Cf. le projet SCRIBO, page 132),
des avis de consommateurs (voir page 141) et des documents RH (voir page 146).
1.
Introduction
Une entité nommée est une unité linguistique qui désigne un élément précis de l’univers du discours.
Cela peut-être un nom propre (« Picasso », « France »), ou un ensemble de mots (« le Président de la
République »). Les entités nommées désignant le plus souvent les éléments sur lesquels portent le
discours, leur détection est donc essentielle dans les applications d’extraction ou de recherche
d’informations textuelles.
a)
Versatilité des types d’entités
Les entités nommées dénotent des éléments de natures très différentes. En fonction de la nature de
la tâche à réaliser, les types d’entités qu’on cherche à détecter varient fortement :





Une application grand public comme Skype ne cherche à identifier qu’un seul type d’entité,
les numéros de téléphone, pour faciliter leur numérotation. Skype est robuste dans cette
tâche, en tenant compte d’une large combinatoire de variantes de surface possibles
(présence ou non de parenthèses, d’espaces, d’un indicatif international ou régional, etc.) et
en sachant exclure les numéros de fax (quand une telle information existe explicitement).
Une application spécialisée dans la chimie cherche typiquement à reconnaître des molécules,
écrite sous forme de formule (« CH4 ») ou en toutes lettres (« méthane »).
L’analyse de dépêches de presse vise à faire ressortir des personnes, lieux ou organisations.
Dans un avis de consommateur, on cherche plutôt à identifier les produits, marques et
concurrents cités, ainsi que les opinions exprimées.
L’analyse d’un CV est plutôt centrée sur l’extraction des compétences, talents, expériences
passées, langues parlées, etc. du candidat.
OpenCalais est un service d’annotation en ligne proposé depuis 2008 par ClearForest, une filiale de
Thomson Reuters. Il identifie dans du texte des entités nommées et des relations avec l’approche
décrite dans (Feldman et al., 2001). OpenCalais associe une annotation en RDF à chaque entité, fait
et événement détecté ; l’exemple suivant illustre la reconnaissance de la société Gazprom dans un
article de presse :
93
Dans un texte anglais, OpenCalais identifie une quarantaine de types d’entités nommées118 ainsi que
77 types de relations ou de faits entre ces entités119. Notons que les sociétés et lieux géographiques
sont, de plus, correctement désambiguïsés en général (par rapport à DBPedia, Cf. IV.A.2.d). En
français, le service rendu est plus modeste et ne détecte actuellement que 15 classes d’entités120.
TOP
NAME
TIME_TOP
NAME_OTHER PERSON VOCATION DISEASE
GOD ID_NUMBER COLOR
ORGANIZATION LOCATION FACILITY PRODUCT EVENT NATURAL_OBJECT TITLE UNIT
TIME_TOP
_OTHER
TIMEX
PERIODX
ORGANIZATION
_OTHER
COMPANY
COMPANY_
GROUP
MILITARY
INSTITUTE
GOVERNMENT
POLITICAL_
PARTY
GAME_GROUP
INTERNATIONAL_
ORGANIZATION
ETHNIC_GROUP
NATIONALITY
FACILITY
_OTHER
GOE
LINE
PARK
SPORTS
_FACILITY
MONUMENT
FACILITY_PART
LINE_OTHER
RAILROAD
ROAD
WATERWAY
TUNNEL
BRIDGE
GPE_OTHER
CITY
COUNTY
PROVINCE
COUNTRY
LOCATION_OTHER
GPE
CONTINENTAL
_REGION
ASTRAL_BODY DOMESTIC_REGION
GEOLOGICAL_REGION
_OTHER
ASTRAL_BODY
STAR
ADDRESS
PLANET
ADDRESS_OTHER
POSTAL_ADDRESS
PHONE_NUMBER
EMAIL
URL
GEOLOGICAL
_REGION
_OTHER
LANDFORM
WATER_FORM
SEA
GOE_OTHER
SCHOOL
PUBLIC_
INSTITUTION
MARKET
MUSEUM
AMUSEMENT
_PARK
WORSHIP
_PLACE
STATION_TOP
STATION_TOP
_OTHER
AIRPORT
STATION
PORT
CAR_STOP
VEHICLE
_OTHER
CAR
TRAIN
AIRCRAFT
SPACESHIP
SHIP
PRINTING
_OTHER
NEWSPAPER
MAGAZINE
PRODUCT_OTHER
VEHICLE
FOOD
CLOTHES
DRUG
WEAPON
STOCK
AWARD
THEORY
RULE
SERVICE
CHARACTER
METHOD_SYSTEM
DOCTRINE
CULTURE
RELIGION
LANGUAGE
PLAN
ACADEMIC
CLASS
SPORTS
OFFENCE
ART
PRINTING
EVENT_OTHER
OCCASION
NATURAL_
PHENOMENA
NATURAL_
DISASTER
WAR
INCIDENT
OCCASION
_OTHER
GAMES
CONFERENCE
ART_OTHER
PICTURE
BROADCAST_
PROGRAM
MOVIE
SHOW
MUSIC
BOOK
NUMEX
NUMEX_OTHER
MONEY
STOCK_INDEX
POINT
UNIT_OTHER
PERCENT
CURRENCY
TIMEX_OTHER MULTIPLICATION
FREQUENCY
TITLE_OTHER
TIME
RANK
POSITION_TITLE
DATE
AGE
DAY_OF_WEEK
SCHOOL_AGE
ERA
LATITUDE
NATURAL_
_LONGITUDE
OBJECT_OTHER
PERIODX
MEASUREMENT
LIVING_THING
_OTHER
COUNTX
MINERAL
TIME_PERIOD
ORDINAL
DAY_PERIOD
_NUMBER
LIVING_THING WEEK_PERIOD
_OTHER
MONTH
ANIMAL
_PERIOD
COUNTX
FLORA
YEAR_PERIOD
_OTHER
BODY_PARTS
N_PERSON
FLORA_PARTS MEASUREMENT
N_
_OTHER
ANIMAL_OTHER
ORGANIZATION
PHYSICAL
INVERTEBRATE
N_LOCATION
_EXTENT
VERTEBRATE
N_FACILITY
SPACE
N_PRODUCT
VOLUME
INVERTEBRATE
N_EVENT
WEIGHT
_OTHER
N_ANIMAL
SPEED
INSECT
N_FLORA
INTENSITY
VERTEBRATE
N_MINERAL
TEMPERATURE
_OTHER
CALORIE
FISH
SEISMIC
N_LOCATION
REPTILE
_INTENSITY
_OTHER
AMPHIBIA
SEISMIC
N_COUNTRY
BIRD
_MAGNITUDE
MAMMAL
Figure 24 : Hiérarchie d’entités nommées (version 6.1.2) proposée par (Sekine et al., 2002)
118
Anniversary, City, Company, Continent, Country, Currency, EmailAddress, EntertainmentAwardEvent,
Facility, FaxNumber, Holiday, IndustryTerm, MarketIndex, MedicalCondition, MedicalTreatment, Movie,
MusicAlbum, MusicGroup, NaturalFeature, OperatingSystem, Organization, Person, PhoneNumber,
PoliticalEvent, Position, Product, ProgrammingLanguage, ProvinceOrState, PublishedMedium, RadioProgram,
RadioStation, Region, SportsEvent, SportsGame, SportsLeague, Technology, TVShow, TVStation, URL.
119
Acquisition,
Alliance,
AnalystEarningsEstimate,
AnalystRecommendation,
Arrest,
Bankruptcy,
BonusSharesIssuance, BusinessRelation, Buybacks, CompanyAccountingChange, CompanyAffiliates,
CompanyCompetitor, CompanyCustomer, CompanyEarningsAnnouncement, CompanyEarningsGuidance,
CompanyEmployeesNumber,
CompanyExpansion,
CompanyForceMajeure,
CompanyFounded,
CompanyInvestment, CompanyLaborIssues, CompanyLayoffs, CompanyLegalIssues, CompanyListingChange,
CompanyLocation, CompanyMeeting, CompanyNameChange, CompanyProduct, CompanyReorganization,
CompanyRestatement, CompanyTechnology, CompanyTicker, CompanyUsingProduct, ConferenceCall,
ContactDetails, Conviction, CreditRating, DebtFinancing, DelayedFiling, DiplomaticRelations, Dividend,
EmploymentChange, EmploymentRelation, EnvironmentalIssue, EquityFinancing, Extinction, FamilyRelation,
FDAPhase, IndicesChanges, Indictment, IPO, JointVenture, ManMadeDisaster, Merger, MovieRelease,
MusicAlbumRelease, NaturalDisaster, PatentFiling, PatentIssuance, PersonAttributes, PersonCareer,
PersonCommunication,
PersonEducation,
PersonEmailAddress,
PersonRelation,
PersonTravel,
PoliticalEndorsement, PoliticalRelationship, PollsResult, ProductIssues, ProductRecall, ProductRelease,
Quotation, SecondaryIssuance, StockSplit, Trial, VotingResult.
120
City, Company, Continent, Country, Currency, EmailAddress, FaxNumber, MarketIndex, NaturalFeature,
Organization, Person, PhoneNumber, ProvinceOrState, Region, URL
94
OpenCalais a été, à notre connaissance, le premier service en ligne gratuit et performant d’extraction
d’information. C’est aussi la preuve qu’un passage à l’échelle est possible sur ces tâches.
(Sekine et al., 2002) propose une hiérarchie d’entités nommées qui contient approximativement 150
types, comme il est montré en figure 24. Une telle hiérarchie est-elle exhaustive ? La réponse est
clairement négative, car on peut toujours la raffiner en fonction de la tâche exacte à réaliser.
Une analyse d’avis de consommateurs ne se contentera généralement pas de détecter des produits
alimentaires (FOOD), mais identifiera plus finement les références aux fruits, légumes, fromages, etc.
Un système spécialisé dans les fromages spécialisera la reconnaissance en fonction de leur origine ou
de leur type (pâte crue, pâte cuite…). On voit donc que la reconnaissance d’entités nommées a une
dimension fractale et qu’en fonction de l’application visée, on cherchera à reconnaître des types très
généraux (personnes, lieux…) ou au contraire arbitrairement fins.
b)
Ambiguïtés à résoudre
La caractérisation de la nature de l’entité nommée est tout aussi essentielle que sa détection.
Toutefois, ceci peut se révéler une tâche délicate, car un même mot, tel que « Paris », peut endosser
différentes classes selon le contexte :



« Il vit à Paris » (Ville).
« Paris se révolte contre la hausse de prix des horodateurs » (Les habitants de Paris).
« Paris n’a pas accepté les exigences de Bruxelles » (Le gouvernement français).
Le mot « Paris » peut aussi apparaître comme partie d’une expression multi-mots ou d’une entité
nommée, comme dans :


« C’est Paris Hilton » (prénom d’une Personne).
« On lit Paris Match » (Magazine).
Le même problème se pose sur les noms de marques qui sont aussi des noms communs 121, à l’initiale
en majuscule près. L’analyse d’avis de consommateurs nécessite une désambiguïsation du vocable
correspondant pour être sûr qu’il exprime effectivement un avis sur la marque.
2.
Détection en utilisant des gazettes contextuelles
Le système le plus simple de reconnaissance d’entités nommées consiste à les chercher à l’intérieur
d’une simple liste à plat de termes établie pour chaque classe à reconnaître. Dans la suite, nous
appelerons gazette une telle liste (par analogie avec le terme gazetteer employé dans la littérature
anglo-saxonne122). Les exemples précédents montrent que se fier à une solution naïve de ce type est
trop restrictif. Il faut donc mettre en œuvre des solutions plus sophistiquées.
La difficulté réside dans le fait de donner assez d’information contextuelle pour lever les éventuelles
ambiguïtés. De façon à permettre de les lever, nos gazettes contextuelles associent à chaque entrée
des éléments contextuels de désambiguïsation sous la forme de termes activateurs de sens.
121
Par exemple Orange, Total, Boulanger, Carrefour, Air Liquide, Ciel, Casino, etc. Une ambiguïté de ce type
existe dans un tiers des noms de sociétés du CAC40.
122
Une traduction plus usuelle pourrait être nomenclature ou répertoire ou index géographique.
95
Notre démarche est alors :




En premier lieu, identifier les termes potentiellement ambigus : par exemple, ORANGE.
Identifier les expressions multi-mots contenant « orange » mais qui correspondent à des
entités distinctes : JUS D’ORANGE, SIROP D’ORANGE, CONFITURE D’ORANGE, NECTAR D’ORANGE, CANARD
A L’ORANGE, SORBET A L’ORANGE…
Ensuite, pour chaque terme ambigu, chercher les différents sens intéressants à reconnaître
dans le contexte : sur des avis de consommateurs dans l’univers de la grande distribution, on
peut chercher à distinguer les sens d’ORANGE#1[fruit] et ORANGE#2[marque télécom] en renonçant à
reconnaître ORANGE#3[couleur] et ORANGE#4[ville] (si on estime que la probabilité d’apparition de
ces sens dans le corpus est marginale).
Enfin, énumérer pour chaque sens ciblé les termes qui seront fréquemment en cooccurrence dans un contexte local (tel qu’une fenêtre de mots) et qui joueront le rôle
d’activateur de sens, éventuellement en association avec des contraintes
morphosyntaxiques.
En ce qui concerne ce dernier point, dans notre exemple, on obtiendra :



ORANGE#1[fruit] :
fruit, pressée, kg, sanguine, écorce, salustiana, filet, maltaise, citron, manger,
déguster… Un déterminant comme « des », « les » ou « une » juste à gauche permet aussi
d’activer ce sens.
ORANGE#2[marque télécom] : internet, mobile, mobicarte, téléphone, abonnement, contrat,
télécom, opérateur, sfr, bouygues, messagerie, wanadoo, boutique, livebox, sim,
désimlockage, résiliation, sms, tv… Une préposition comme « chez » juste à gauche permet
aussi d’activer ce sens.
Il faut aussi énumérer les termes qui activeront les sens qu’on ne souhaite pas reconnaître,
en jouant le rôle d’inhibiteurs de sens : couleur, ville, code postal d’Orange (84100), théâtre…
Le sens ORANGE#3[couleur] peut être reconnu si c’est un adjectif ; une préposition spatiale
comme « à » juste à gauche permet d’activer le sens ORANGE#4[ville] (« j’habite à Orange ») ou
éventuellement ORANGE#2[marque télécom] (« il est abonné à Orange »).
En pratique, un tel système donne déjà des résultats satisfaisants dans le contexte applicatif
(relativement fermé) du système d’analyse d’avis de consommateurs présenté au chapitre VI.D (page
141). Voici quelques extraits de verbatim où le sens ORANGE#1[fruit] est reconnu uniquement grâce au
système de gazettes contextuelles :








Le 3 janvier vers 16h30, rayon fruits et légumes vide. Plus d’oranges.
J’ai acheté le 21.12.10 vers 11h un filet de 3kg d’oranges à déguster (étiquette et ticket de
caisse joint) 3.49€ or le lendemain je constate que 2 fruits sont pourris et immangeables.
Les oranges en promotion super ! à quand à nouveau ?
En l’espace d’un mois seulement 2 promotions sur des oranges.
Dommage que vous n’ayez pas de fruits, oranges et citrons non traités en cette période où
chaque ménage alsacien prépare des petits gâteaux de Noël et autres recettes.
Chaque semaine le prix affiché des oranges est différent en caisse lors du passage.
HIER LES ORANGES 10 KGS ETAIENT A 5.99€ AUJOURD HUI A 7.49€. HONTEUX !
Dommage que vous n’ayez que des oranges et mandarines venant d’Espagne même bio.
96
De même, voici quelques exemples de verbatims où ORANGE#2[marque
reconnu par le même système :










télécom]
a été correctement
Ouverture de ligne pour une cliente a déjà un forfait internet chez Orange.
Je suis passé hier dans votre magasin pour changer mon téléphone chez orange.
Le client attend toujours le remboursement suite à OFFRE PROMOTIONNELLE orange livebox.
CHANGEMENT DE TELEPHONE PORTABLE SUITE ENVOI SMS ORANGE.
Je n’ai toujours pas de décodeur TV fourni par orange.
QUAND NOUS NE VENONS PAS CHEZ VOUS NOUS ALLONS A LA BOUTIQUE ORANGE.
Le client n’a pas pu acheter une recharge mobicarte orange 20€ (édition spéciale).
Je fais suite à mon dernier mail concernant mon abonnement à orange net plus.
VOTRE VENDEUR M’A DIT QU’IL S’OCCUPAIT DE LA RESILIATION DE MON OPERATEUR
PRECEDENT OR DEPUIS JE M’APERCOIS QUE JE RECOIS ENCORE DES FACTURES ORANGE.
J’ai besoin des coordonnées de l’acheteur pour le désimlockage du téléphone chez Orange.
3.
Les champs conditionnels aléatoires (CRF)
Le système symbolique que nous venons de présenter repose sur des gazettes contextuelles avec des
termes activateurs ou inhibiteurs de sens. S’il donne de premiers résultats satisfaisants, il ne
fonctionne qu’avec un nombre fini de cas, qui doivent être explicitement prévus ; il n’est pas capable
de généralisation, et ne saura reconnaître de nouvelles instances d’entités si elles sont absentes des
gazettes. Or, dans la plupart des domaines, de nouvelles entités apparaissent régulièrement
(produits et marques dans un contexte dans la grande distribution, sociétés et personnes dans les
articles de presse, par exemple). L’apprentissage automatique permet de dépasser ces limites.
Le type d’apprentissage automatique que nous utilisons pour la détection d’entités nommées repose
sur les champs conditionnels aléatoires (CRF). Ces modèles probabilistes ont été proposés par
(Lafferty, McCallum, Pereira, 2001) afin de pallier certains défauts des modèles utilisés jusqu’alors
dans le domaine du traitement et de l’annotation de séquences de données. Ils ont rapidement
montré leur intérêt dans l’étiquetage morphosyntaxique et la détection d’entités nommées123 ; nous
nous en servons d’ailleurs pour effectuer ces deux tâches. Une introduction à leur utilisation peut
être trouvé dans (Wallach, 2004) ou (Sutton, McCallum, 2006). Des extensions (XCRF) ont été
proposées plus récemment (Jousse et al., 2006) pour effectuer des annotations sur des arbres, et pas
seulement sur des structures linéaires.
Un modèle basé sur les CRF est un modèle probabiliste, comme les réseaux bayésiens, les chaînes
cachées de Markov, ou les modèles à entropie maximale. Tous les modèles probabilistes permettant
l’annotation de séquences reposent sur des principes similaires. On peut notamment les voir comme
des variations des réseaux de Markov à états cachés.
De façon grossière, on peut dire qu’un tel modèle, appliqué à l’étiquetage morphosyntaxique ou la
détection d’entités nommées, va calculer la probabilité pour qu’un mot appartienne à une classe
donnée, puis lui associer la classe maximisant cette probabilité. Pour ne pas introduire un biais et ne
proposer que les étiquettes les plus probables à chaque fois, on utilise des modèles capables de
123
Voir par exemple (McCallum, Li, 2003) pour la reconnaissance d’entités nommées en anglais et (Zidouni,
Glotin, Quafafou, 2009) en français.
97
modéliser les dépendances entre les observations (les mots) et les classes associées : les CRF.
L’annexe I.C (page 203) rappelle les bases mathématiques sous-jacentes.
4.
Découverte des CRF
a)
Présentation du Stanford NER
Nous n’avions pas d’expérience pratique de l’apprentissage automatique avant d’aborder la tâche de
reconnaissance des entités nommées. Nous avons pris le parti de défricher ce domaine en utilisant
un composant existant, le Stanford Named Entity Recognizer (Stanford NER dans la suite), développé
en Java par le NLP Group de l’Université de Stanford.
Ce programme permet l’étiquetage de séquences de mots en classes d’entités nommées. Il
implémente une version générale des CRF ainsi que de nombreuses caractéristiques adaptées à la
reconnaissance d’entités nommées ; il est conçu initialement pour la détection d’entités nommées
dans des textes en anglais.
b)
Démarche adoptée
Nous avons procédé à une utilisation en boîte noire (utilisation de la documentation et des exemples
fournis), puis en boîte blanche (par examen du code source), du Stanford NER ; cela nous a permis de
nous familiariser rapidement avec les techniques d’apprentissage automatique, ainsi qu’avec la
définition des caractéristiques adaptées à la tâche de détection d’entités nommées.
Nous avons ensuite étudié l’adaptation de ce programme à des corpus en français. Pour cela, il fallait
déterminer les éléments spécifiques à l’anglais présents dans le programme, puis les adapter afin
qu’ils fonctionnent également pour le français. L’examen du code source du nous a montré que
certains éléments étaient difficilement utilisables avec une langue autre que l’anglais. On retrouve
par exemple des patrons morphosyntaxiques visant à reconnaître des titres honorifiques, des dates
ou encore des éléments ordinaux (« first », « eleventh »…) spécifiques à l’anglais. Il existe également
une classe chargée de remplacer certains suffixes typiquement britanniques (tels que -ise) par leur
équivalent américain (-ize).
c)
Performances annoncées
Le NLP Group de Stanford annonce comme F-score de reconnaissance : 89,19 % sur la classe
PERSON ; 80,15 % sur la classe ORGANIZATION ; 85,48 % sur la classe LOCATION. Néanmoins, nous
n’avons pas réussi à reproduire ces résultats, faute d’avoir réussi à mettre en œuvre l’ensemble des
caractéristiques et options permettant de l’atteindre.
d)
Notre bilan
Il nous semble que le Stanford NER n’a pas été conçu dans l’optique d’être personnalisé sans en
modifier directement le code source. Son architecture rend difficile la compréhension de certains de
ses mécanismes ; hériter des classes existantes apparaît relativement complexe. Il est également
difficile d’introduire des options nouvelles, et un manque de documentation rend complexe
l’utilisation des options existantes : certaines sont présentes dans le code mais non documentées ;
d’autres sont documentées mais absentes du code source, ou ont déclenché des erreurs lors de nos
tentatives d’exécution. Nous n’avons au final pas réussi à utiliser certaines caractéristiques que nous
aurions souhaité tester (gazettes, étiquettes morphosyntaxiques).
98
Notre bilan est que le Stanford NER n’est pas facilement utilisable en tant que bibliothèque de code
extensible. De plus, nous souhaitions utiliser les analyseurs linguistiques dont nous disposons dans
Antelope ; nous avons donc décidé de mettre en œuvre une autre bibliothèque de CRF. Néanmoins,
les résultats obtenus ici nous ont servi de référence et d’éléments de comparaison.
5.
Notre implémentation
a)
Présentation
Après un examen des bibliothèques de code open source gérant des CRF, notre choix s’est porté sur
une implémentation écrite en Java pour l’annotation de données séquentielles (Sarawagi, Cohen,
2004). Cette bibliothèque de code CRF a été conçue pour être réutilisée par d’autres programmes, en
étendant son comportement d’origine. Il est relativement aisé de travailler avec tout type de
données, à condition d’écrire un adaptateur spécifique124.
b)
Annotation d’un corpus d’apprentissage
Afin d’entrainer le module d’apprentissage par CRF, il faut lui fournir une quantité de données
d’entraînement « suffisante », sous forme d’un corpus pré-annoté. Nous disposions pour ce faire de
deux corpus de dépêches, l’un en anglais et l’autre en français, annotés avec l’outil OpenCalais. Ces
corpus se présentaient sous la forme de fichiers au format RDF/XML. Nous avons procédé à une
correction manuelle (sans garantie d’exhaustivité) de ce premier corpus.
A l’issue de ce prétraitement, nous disposons d’un corpus d’entraînement annoté. Les entités
nommées ne se résument pas forcément à un mot isolé. Par exemple, un nom de personne se
compose généralement d’un prénom suivi d’un nom de famille, et peut être introduit par un titre
(Monsieur, Mme, président…) ; un nom de société est éventuellement suivi par sa forme juridique
(SARL, SAS, GmbH, Ltd…). Nous avons donc annoté les entités nommées en utilisant la convention
IOB (pour inside, outside, begin) proposée initialement par (Ramshaw, Marcus, 1995) pour annoter
les chunks. Le préfixe « B_ » ou « I_ » est ajouté selon que le terme courant est le début ou non de
l’entité nommée ; lorsque le mot courant ne représente aucune entité, on lui associe l’étiquette
« O ». Avec cette convention, on annote par exemple « le président Sarkozy a décidé… » de la façon
suivante : « le/O président/B_PERSONNE Sarkozy/I_PERSONNE a/O décidé/O… ».
Notons que d’autres schémas d’annotations plus ou moins complexes sont évidemment possibles.
Par exemple, le guide d’annotation du projet Quaero (Rosset et al., 2011) présente en détail les
principes ayant servi à étiqueter des corpus de presse écrite et orale (trois millions de mots en tout).
c)
Définition des caractéristiques
Les caractéristiques (ou features en anglais) sont déterminantes pour décider de l’appartenance d’un
mot à une classe d’entités nommées particulière. Il est primordial que les caractéristiques mises en
place captent ces particularités de façon efficace, sans générer de bruit, pour éviter un
124
La bibliothèque de code CRF utilise des adaptateurs pour accéder aux données, avec un mécanisme
d’itération. Concrètement, un adaptateur est une classe qui sert d’interface entre un format de données
spécifique (le nôtre, par exemple), et un format connu et manipulable par les classes natives de la bibliothèque.
Dans notre cas, les séquences de données correspondent à des dépêches de presse annotées et les itérateurs
permettent de passer d’un fichier de dépêche à l’autre.
99
surapprentissage (ou over-fitting)125. C’est à ce stade qu’une expertise linguistique est importante
dans le processus d’apprentissage automatique.
L’expérience acquise lors de l’évaluation du Stanford NER, ainsi que l’étude de la littérature, nous ont
permis de définir une liste de caractéristiques que nous décrivons ici. Nous détaillons leurs intérêts et
inconvénients et concluons par des perspectives d’évolution.
(1)
Mots
La caractéristique la plus basique à mettre en œuvre consiste simplement à observer le lien qui existe
entre une forme de surface (le mot lui-même) et son étiquette (ici, sa classification en tant qu’entité
nommée). L’algorithme d’apprentissage mémorise les couples (mot, étiquette) rencontrés,
permettant de distinguer toutes les caractéristiques de ce type, mais permettant également de
retrouver cette caractéristique lorsqu’elle se reproduit :


Lors de l’entraînement : si elle se reproduit souvent avec une classe d’entité nommée, c’est
qu’elle est très caractéristique de ce type d’entité nommée.
Lors de la phase d’annotation : si un mot possède cette caractéristique, il est fort probable
qu’il soit de la même classe d’entité nommée que les mots du corpus d’entraînement qui la
possédait.
Cette fonction permet donc d’identifier de nombreux mots ou groupes de mots correspondant à des
entités nommées rencontrés dans le corpus d’entraînement. Ainsi, en utilisant uniquement cette
caractéristique, on obtient un F-score légèrement supérieur à 60 %.
Toutefois, ces caractéristiques restent limitées. Utilisées seules, elles ne permettent de détecter que
les mots déjà rencontrés ; il est également impossible d’utiliser ce type de caractéristiques pour des
tâches de désambiguïsation. De plus, on va créer une caractéristique unique pour chaque forme des
mots rencontrés, sans être capable d’effectuer des regroupements vers la forme de base d’un mot
(prise en compte des variations morphologiques, formes de verbes, genre et nombre d’un nom
commun ou d’un adjectif...).
(2)
Mot précédent et mot suivant
Le contexte autour du mot courant est une caractéristique intéressante pour détecter des entités
nommées. Commençons par examiner le mot juste avant celui que l’on souhaite annoter. Cette
démarche peut être comprise comme la recherche de mots déclencheurs. En effet, pour introduire
un lieu, on peut supposer qu’en français on trouvera souvent des prépositions telles que « à »,
« dans », « vers»… alors qu’on trouvera plus souvent des titres tels que « Madame », « Monsieur »,
« Ministre », « Professeur »… pour introduire une entité de type personne. De même, on introduit
une caractéristique correspondant au mot suivant celui qu’on souhaite annoter.
(3)
Casse du mot
Les entités nommées sont souvent des noms propres et donc des mots commençant par une
majuscule (nom de personne ou de lieu…) ; il est donc utile de s’intéresser à la casse du mot pour
aider à la détection d’entités nommées.
125
Phénomène qui se produit lorsqu’un modèle statistique décrit des propriétés qui s’avèrent trop spécifiques
aux exemples d’entraînement ; l’apprentissage risque alors d’être bruité et de contenir des erreurs.
100
Pour effectuer cette détection, on compare les mots rencontrés à des expressions régulières126 :




[
][
] : vérifie qu’un mot commence par une majuscule.
[
] : vérifie qu’un mot est entièrement en minuscules ; en effet, il est aussi important
de créer des caractéristiques qui vont indiquer qu’un mot n’est pas une entité nommée.
[
] : vérifie qu’un « mot » est uniquement composé de chiffres.
[
] : vérifie qu’un mot est entièrement en majuscules ; c’est utile pour les sigles ;
notons que dans les dépêches de presse, le premier mot est entièrement en majuscules et
correspond au lieu sur lequel porte la dépêche.
On cherche également à détecter des patrons un peu moins triviaux, par exemple des mots
contenant des majuscules à d’autres emplacements qu’au début du mot, quand ils ne sont pas
entièrement en majuscules. C’est un cas intéressant lorsqu’on cherche à détecter des produits
technologiques, des noms composés ou encore des noms d’entreprises.


[
[
][
] [
]
[
][
][
] : McCallum, Bluetooth…
] : iPhone, eeePC…
Notons que les caractéristiques portant sur la forme des mots ne peuvent pas être utilisées seules : si
l’on va aisément détecter qu’un mot commençant par une majuscule est une entité nommée, sa
seule casse ne permettra pas d’en déterminer la classe. Ces caractéristiques permettent d’augmenter
le rappel, lorsqu’elles sont utilisées conjointement avec d’autres types de caractéristiques.
(4)
Transitions
Tout comme les enchaînements entre les mots peuvent se révéler intéressants, les dépendances sur
les suites d’étiquettes peuvent aussi apporter des informations utiles à la détermination des classes
d’entités nommées. Pour illustrer ce point sur un exemple concret, on imagine facilement que deux
mots consécutifs puissent constituer une entité type « Personne » (dans le cas où prénom et nom se
suivent). En revanche, il est très rare de retrouver une suite de mots où deux entités (de type
« Personne Technologie » ou « Lieu Personne » par exemple) se suivent de façon contigüe.
(5)
Lexémisation
Les différentes formes fléchies d’un mot partagent en principe127 la même racine : « aimer »,
« aime », « aimé », « aimions » ou « aimât » ont la même racine aim-. La lexémisation permet donc
d’effectuer des regroupements de mots provenant d’une même racine. Nous avons utilisé une
lexémisation en amont de la génération des caractéristiques décrites ici en (1) et (2), ce qui améliore
la reconnaissance des entités nommées et réduit la taille des ensembles de caractéristiques.
(6)
Préfixes et suffixes
Les préfixes et les suffixes des mots entourant le mot considéré peuvent donner des informations
d’ordre morphosyntaxique. Par exemple, en anglais ou en français, les deux ou trois dernières lettres
des verbes sont un bon indicateur du temps, du mode, du genre et du nombre. L’observation des
préfixes permet une « lexémisation du pauvre ». Cette caractéristique a pour paramètre la longueur
des préfixes ou suffixes à observer.
126
Pour éviter que la détection de ces différentes expressions régulières se révèle coûteuse en temps machine,
elles sont précompilées.
127
Cf. la discussion en section II.A.3.d).
101
(7)
Gazettes
La détection d’entités nommées peut être facilitée par l’ajout de caractéristiques qui vont tester
l’appartenance du mot à une liste prédéfinie. Nous avons capitalisé sur le mécanisme de gazettes
contextuelles décrites en section V.B.2, page 95.
Prenons l’exemple d’une liste de lieux. Lors de l’entraînement, on trouvera régulièrement des mots
appartenant à cette liste étiquetés comme étant des lieux. Lors de la phase d’annotation, la
probabilité pour qu’il s’agisse d’un lieu augmentera pour un mot appartenant à cette liste, même s’il
n’apparaît jamais dans le corpus d’entraînement. Ce type de caractéristique permet de modifier les
listes sans avoir à entraîner à nouveau le CRF.
(8)
Etiquetage morphosyntaxique
L’objectif est ici d’utiliser comme caractéristique la partie du discours des mots du corpus
d’entraînement et du corpus où détecter les entités nommées. On peut de cette façon distinguer les
homographes.
d)
Evaluation sur un corpus en anglais
Nous avons évalué l’évolution du temps d’entraînement en fonction de la taille du corpus
d’entraînement en fixant le nombre de classes et les options choisies, puis en effectuant
l’entraînement sur plusieurs corpus contenant un nombre croissant de mots.
Nous avons mesuré les performances sur un corpus anglais avec trois classes d’entités nommées
(personnes, lieux géographiques, organisations), la taille de corpus variant entre 1 000 et 300 000
mots. Ces tests permettent de mettre en évidence l’augmentation du temps d’entraînement en
fonction du nombre de mots128. La charge mémoire reste réduite lorsque le nombre de classes
d’entités nommées est faible. Elle augmente avec le nombre de classes d’entités nommées à
reconnaître. Cette caractéristique a rendu, en pratique, quasi impossibles les tests portant sur plus
de cinq classes d’entités nommées sur une machine de test disposant de 2 Go de mémoire vive.
Figure 25 : Temps d’apprentissage sur le corpus anglais d’entités nommées
128
Précisons que depuis l’implémentation initiale, l’équipe Proxem a effectué un travail de fond d’optimisation
des performances ; avec la version la plus récente, le temps d’apprentissage est devenu sensiblement plus
court qu’avec les autres implémentations que nous avons pu évaluer (CRF++ et Wapiti).
102
Nous avons évalué notre implémentation (précision, rappel, et F-mesure) en comparant ses
annotations avec celles obtenues par OpenCalais (automatiquement, puis en partie corrigées
humainement). La présence simultanée des annotations attendues et des annotations obtenues
permet de compter les vrais positifs, les vrais négatifs et les faux positifs.
La figure 26 montre le gain de F-mesure observé lorsqu’on augmente le nombre de mots dans le
corpus d’entraînement. On constate que l’amélioration du F-score est lente, mais réelle, par rapport
à la taille du corpus et donc au temps d’entraînement.
Figure 26 : F-score sur le corpus anglais en fonction de la taille du corpus d’apprentissage
Entre 100 000 et 300 000 mots, on gagne quasiment 4 points de F-score tout en multipliant le temps
d’apprentissage environ par 3 (on est passé de 38 minutes à 93 minutes). Une telle progression de Fscore reste très significative, et montre l’intérêt, malgré le temps d’entraînement accru, d’effectuer
l’apprentissage sur un corpus important.
e)
Evaluation sur un corpus en français
Les tests effectués sur le corpus de dépêches de presses en français ont permis d’obtenir des
résultats très similaires à ceux obtenus pour l’anglais, comme le montrent la figure 27 et la figure 28.
Figure 27 : Temps d’apprentissage sur le corpus français d’entités nommées
103
Figure 28 : F-score sur le corpus français en fonction de la taille du corpus d’apprentissage
f)
Interface graphique
Nous avons développé une interface graphique permettant, pour la tâche à accomplir (entraînement,
annotation, test des performances), d’effectuer simplement un choix des caractéristiques à utiliser,
sans avoir à modifier le code source. Au lancement du programme, l’initialisation du modèle de CRF
crée tous les objets correspondant aux générateurs de caractéristiques, grâce à cette liste et aux
paramètres choisis par l’utilisateur.
Figure 29 : Interface graphique de l’outil d’apprentissage
g)
Résultats
L’implémentation de notre détecteur d’entités nommées utilise une bibliothèque de code CRF et
permet de définir des caractéristiques spécifiques à un projet (venant éventuellement compléter
celles décrites plus haut en sous-section c). Les caractéristiques mises en place permettent
l’obtention de F-scores cohérents par rapport à ceux obtenus avec le Stanford NER.
104
Notre première mise en œuvre effective a concerné le projet SCRIBO (Cf. chapitre VI.A, page 132). Il
s’agissait de détecter les personnes, lieux, organisations et montants monétaires cités dans des
articles de presse en français. Nous avons manqué de temps sur ce projet pour améliorer les
caractéristiques prises en compte pendant l’apprentissage. Les résultats que nous avons obtenus
figurent dans le tableau 11 ci-dessous ; on y constate que les organisations semblent plus difficiles à
identifier que les personnes ou les lieux, notamment en ce qui concerne le rappel.
Classe d’entité précision rappel F-mesure
Personne
0,8515 0,8123
0,8314
Lieu
0,8882 0,8886
0,8881
Organisation
0,7266 0,4909
0,5852
Monnaie
1 0,9626
0,9809
Tableau 11 : Résultats de la reconnaissance d’entités nommées sur le projet SCRIBO
Sur un autre projet, portant sur l’analyse d’avis de consommateurs (Cf. chapitre VI.D, page 141), nous
avons cherché à détecter des classes d’entités différentes : des produits, des marques, des enseignes
concurrentes et des concepts (tels que le risque juridique, le risque sanitaire ou le régime sans
gluten, par exemple). Nous avons introduit plusieurs autres caractéristiques d’apprentissage,
notamment en prenant en compte les dépendances syntaxiques. Nous avons aussi amélioré le
mécanisme standard en ajoutant un traitement particulier pour reconnaître les produits composés
de la forme NP PP à partir des produits déjà reconnus129 (Cf. page 143, section VI.D.3.c). Avec un
corpus d’apprentissage constitué d’environ 400 000 avis annotés initialement avec le système de
reconnaissance d’entités utilisant des gazettes contextuelles, nous avons obtenu une F-mesure égale
à 0,971 (avec une précision de 0,951 et un rappel de 0,992).
Précisons enfin que nous n’avons pas encore procédé à d’évaluation sur un corpus « standard » (tel
qu’ESTER par exemple), mais que nous prévoyons de le faire dans le futur.
6.
Conclusion
Les performances de la reconnaissance d’entités nommées par CRF varient en fonction du volume du
corpus d’apprentissage et de la qualité de ses annotations. Au-delà du travail d’ingénierie et
d’implémentation d’algorithmes que cela représente dans la plate-forme, nous considérons cette
tâche comme un module essentiel dans l’interface sémantique-syntaxe car elle représente à ce jour
la meilleure approche pour effectuer une désambiguïsation lexicale fine130 et contribuer au calcul de
la RSém. Nous verrons en partie VII comment nous combinons ce module avec d’autres pour
constituer notre interface syntaxe-sémantique.
129
Par exemple, « chocolat noir aux noisettes » ou « canard à l’orange ».
Certes sur un nombre restreint de termes, qui correspondent aux classes d’entités à reconnaître dans le
corpus considéré.
130
105
C.
Extraction de relations
1.
Introduction
a)
Des rôles thématiques aux rôles sémantiques
Nous avons vu dans le chapitre précédent comment reconnaître des entités nommées, de type
SOCIETE ou PERSONNE, par exemple. Nous allons à présent nous attacher à extraire des relations entre
les unités sémantiques que sont les unités lexicales et les entités nommées. Chaque unité
sémantique est traitée comme un prédicat logique avec un certain nombre d’arguments. Les
relations sémantiques sont donc des relations prédicat-argument.
Plusieurs niveaux de finesse sont possibles dans une telle opération, en fonction des objectifs visés.
L’approche la plus ancienne, héritée des pratiques de la logique des prédicats, consiste à différencier
les arguments simplement en les numérotant : arg1, arg2, arg3… (ou arg0, arg1, arg2…) en suivant en
général un ordre d’oblicité croissante (sujet < objet direct < objet indirect < complément oblique). Le
rôle joué par chaque argument d’une unité lexicale est décrit dans l’entrée lexicale de celle-ci131. Il
n’y aucune généralisation faite sur le lexique : un arg2 est simplement le deuxième argument d’une
unité lexicale et ne présuppose pas un rôle particulier. Seule la consultation du lexique permet de
savoir à quoi il renvoie exactement.
Une opération plus riche consiste à non seulement différencier les arguments, mais aussi à les typer
et à les nommer. Nous distinguerons dans la suite deux niveaux de typage des rôles : l’un, très
général, s’applique à des classes de verbes (rôle thématique) ; l’autre est spécifique à un prédicat
spécifique ou une relation particulière (rôle sémantique).
Les rôles thématiques (Cf. page 57 la section IV.B.3.b) sont un ensemble fini de types de participants,
utilisés pour décrire les comportements des verbes, indépendamment de leur construction
syntaxique. Ils caractérisent, du moins d’une façon superficielle, la relation qu’un verbe et ses
arguments entretiennent. Par exemple, dans une phrase comme « Microsoft rachète Powerset »,
Microsoft joue le rôle d’Agent et Powerset celui de Patient. Nous présenterons notre approche pour
calculer les rôles thématiques en section 3 (page 110).
Quand on souhaite obtenir un étiquetage plus précis, on peut spécifier plus finement la sémantique
de ces rôles. Dans l’exemple précédent, Microsoft est l’Acheteur et Powerset la Société achetée ou
d’une façon plus générale la Marchandise échangée132. Nous verrons en section 4 (page 111)
comment nous procédons à ce calcul.
On peut alors mettre en relation les unités lexicales qui possèdent les mêmes rôles sémantiques et
qui appartiennent au même Frame au sens de FrameNet (Cf. IV.D.3 page 83). ACHETER et VENDRE qui
possèdent les mêmes rôles sémantiques (Acheteur, Vendeur, Marchandise, Montant) sont
potentiellement des conversifs. Rôles sémantiques et rôles thématiques sont des notions distinctes.
Ainsi l'Acheteur est l'Agent de ACHETER mais le Destinataire de VENDRE, tandis que l'Agent de VENDRE
est le Vendeur.
131
Cf. par exemple (Mel’čuk, 1988a).
D’autres entités sont intéressantes à détecter dans un tel contexte, comme le Montant de l’acquisition, si
cette information apparait dans le texte.
132
106
Nos composants d’étiquetage de rôles travaillent sur la sortie d’un analyseur syntaxique en
dépendances. Si les deux types de calculs utilisent des ressources lexico-sémantiques très
différentes, le mécanisme de calcul utilisé dans les deux cas est le même : la recherche de sousgraphe dans le graphe de dépendances, en utilisant plusieurs patrons de recherche ; nous abordons
ces points dans les deux sous-sections suivantes.
Ce mécanisme peut être utilisé sans changement d’algorithme aussi bien sur la RSyntS que la RSyntP.
Dans ce dernier cas, le rappel est en principe amélioré. Nous présenterons notre approche de
l’analyse syntaxique profonde en section 2 (page 108).
b)
Recherche de sous-graphe dans un graphe
Nos composants d’étiquetage de rôles thématiques ou sémantiques sont implémentés d’une façon
similaire. Leur algorithme consiste essentiellement à chercher un sous-graphe dans un graphe, en
vérifiant éventuellement des contraintes de sélection. Le sous-graphe correspond au patron
morphosyntaxique de la relation que nous souhaitons reconnaître au sein du graphe ; par exemple,
la figure 30 correspond à une relation d’acquisition d’une société (SociétéAchetée dans la figure) par
une autre (Acheteur dans la figure). La figure 31 illustre l’analyse syntaxique en dépendances d’une
phrase, qui contient (en gras) le sous-graphe correspondant à la relation d’acquisition.
┌─<nsubj─┬─dobj>──┐
│
│
│
Acheteur
│
SociétéAchetée
buyer acquired company
Figure 30 : Patron morphosyntaxique de la relation d’acquisition d’une société par une autre
┌────────────<nsubj──────────┐
│
┌─────────<aux────────┼───────────dobj>────────────┐
│
│
┌─────<advmod─────┤
┌─────────<dep─────────┤
│
│
│
┌─<advmod─┤
├─────dep>────┐
│
Acheteur
│
│
│
│
│
│ SociétéAchetée
Microsoft has now officially acquired San-Francisco based Powerset
Figure 31 : Analyse en dépendances d’une phrase où on reconnaît une acquisition
Notons que, dans l’état actuel de l’implémentation, nous ne cherchons pas à extraire directement
des relations à un niveau interphrastique. Nous pourrions, en revanche, utiliser les composants de
résolution d’anaphores à cet effet.
L’implémentation actuelle de la recherche de sous-graphe dans un graphe est basée sur la
génération de code PROLOG133. Dans une étape préparatoire, nous traduisons la construction à
reconnaître134 dans le programme PROLOG équivalent. Lors de l’analyse effective d’un texte, ce
programme s’applique à un autre programme PROLOG, décrivant le graphe syntaxique d’une analyse
en dépendances de chaque phrase. Le mécanisme d’unification permet alors de trouver –ou non– la
construction cherchée, précompilée lors de l’étape préparatoire.
133
PROLOG (PROgrammation LOGique) est un langage déclaratif utilisant le mécanisme d’unification avec
retour arrière. Il est souvent utilisé dans des applications d’intelligence artificielle. Un programme PROLOG se
constitue de prédicats décrivant des faits ou des règles. On utilise un tel programme pour chercher si un but
donné est atteint ou non. Ce langage est donc bien adapté pour chercher un sous-graphe (par exemple la
réalisation d’un cadre de sous-catégorisation) à l’intérieur d’un graphe (correspondant à la sortie de l’analyse
syntaxique en dépendances d’une phrase).
134
Par exemple, la description VerbNet en XML des cadres de sous-catégorisation d’une classe de verbes.
107
Ce mécanisme donne satisfaction mais est relativement gourmand en puissance de calcul. Nous
envisageons deux voies pour en améliorer les performances. Une possibilité serait de remplacer
PROLOG par une boîte à outil spécialisée dans la réécriture de graphes, GrGen, qui a été optimisée
pour rechercher rapidement des sous-graphes. Une autre approche, qui permettrait de traiter
efficacement des corpus de grande taille, consisterait à mettre en œuvre une base de données au
format RDF ; l’analyse syntaxique en dépendances du corpus y est alors stockée sous forme de
triplets ; la recherche de sous-graphe revient alors à émettre une simple requête SPARQL (Cf. page
192). Nos tests préliminaires montrent que l’utilisation de GrGen donne une amélioration des
performances par rapport au mécanisme PROLOG ; nous n’avons pas encore pu les comparer à celles
d’un moteur SPARQL.
Pour finir, précisons que l’opération de recherche de sous-graphe est réalisée en testant les
éventuelles contraintes de sélection. Ce test est effectué, en fonction du contexte, soit en cherchant
de telles contraintes dans notre lexique sémantique, soit après une étape de reconnaissance
d’entités nommées. On voit donc qu’en fonction des objectifs visés, la reconnaissance de sousgraphe dans un graphe peut être utilisée soit comme mécanisme de vérification de contraintes, soit
comme mécanisme d’inférence.
c)
Un obstacle : la multiplicité des paraphrases
La richesse paraphrastique du langage permet d’exprimer une relation comme « SOCIETE1 rachète
SOCIETE2 » de nombreuses façons différentes. Pour éviter de multiplier à l’infini les patrons
morphosyntaxiques correspondant aux réalisations possibles, nous distinguons différents niveaux
possibles d’expression des paraphrases.
Un premier niveau de complexité provient de l’utilisation d’une construction syntaxique différente
de la forme canonique « sujet verbe complément ». On peut par exemple changer la diathèse d’un
verbe (« Powerset a été rachetée par Microsoft ») ou utiliser une proposition relative (« Microsoft,
qui a racheté Powerset, … ») ; la combinaison des deux est aussi possible (« Powerset, qui a été
rachetée par Microsoft, … »). Même si une combinatoire de ce type de constructions existe, leur
nombre de variantes semble fini. Pour prendre en compte ce type de paraphrases, nous effectuons la
recherche de sous-graphe non sur la RSyntS, mais sur la RSyntP ; cette approche permet d’améliorer
le rappel du système. L’implémentation de l’interface RSyntS RSyntP est présentée en section 2.
Des variantes plus complexes peuvent être formulées en utilisant un synonyme du verbe prédicat
(« Microsoft acquiert Powerset ») ou une construction avec une nominalisation (« rachat de Powerset
par Microsoft », « Microsoft procède à l’acquisition de Powerset »). Une expression sémantiquement
équivalente ou une implicature peuvent aussi être utilisées (« Microsoft prend le contrôle de
Powerset »). Dans notre implémentation actuelle, ces variantes doivent être explicitées ; toutefois,
rien n’empêche d’utiliser le mécanisme d’apprentissage de paraphrases présenté en section IV.C.3
(page 68) pour amorcer une liste de variantes.
2.
Analyse syntaxique profonde
Nous allons à présent illustrer concrètement la transition réalisée par l’interface RSyntS
RSyntP,
c’est-à-dire allant de la syntaxe de surface vers la syntaxe profonde (Cf. la section II.B.1, page 14).
108
La phrase que nous utiliserons pour illustrer cette transition est « the general to whom Lincoln gave
all powers in Washington captured Lee’s troops during the Battle of Gettysburg » (« le général à qui
Lincoln a donné tous les pouvoirs à Washington a capturé les troupes de Lee pendant la bataille de
Gettysburg ») ; son analyse syntaxique de surface135 est représentée figure 32.
Figure 32 : Représentation syntaxique de surface d’une phrase en anglais
a)
Calcul des dépendances syntaxiques profondes
Pour calculer les dépendances en syntaxe profonde, nous partons d’une copie de l’arbre de
dépendances en syntaxe de surface. Nous y appliquons ensuite des restructurations successives, en
cherchant à y reconnaître une liste finie de phénomènes linguistiques, correspondant aux formes
verbales passives, aux relatives, aux subordonnées… Nous appliquons des règles de réécriture pour
modifier, créer ou supprimer des dépendances. Les paires de dépendances introduisant des groupes
prépositionnels (verbe vers préposition, préposition vers tête du groupe nominal) sont fusionnées
pour que le verbe pointe directement vers la tête nominale du groupe prépositionnel, en
mémorisant la préposition régime.
La figure 33 montre l’analyse de la phrase d’exemple avec les dépendances en syntaxe de surface
(au-dessus des mots) et en syntaxe profonde (en-dessous des mots). On remarquera la dépendance
syntaxique profonde PropObject(to) qui identifie « general » en tant que complément d’objet
indirect du verbe « give ».
135
On remarquera toutefois que l’expression multi-mots « Battle of Gettysburg » y est déjà reconnue.
109
Figure 33 : Syntaxe de surface (au-dessus des mots) et syntaxe profonde (en dessous)
b)
Identification des compléments de temps et d’espace
Nous avons aussi implémenté une détection basique des compléments de temps et d’espace. Un
système de règles de réécriture est utilisé pour identifier les dépendances syntaxiques profondes
correspondantes. Par exemple, si une dépendance de type PrepObject utilise une préposition
compatible avec un complément de temps et que le groupe prépositionnel est une date ou un nom
qui a pour hyperonyme un synset comme {EVENT}, {DYNASTY} ou {DECADE}, alors la dépendance est
affinée en TimeComplement, comme illustré figure 34. De même, si une dépendance de type
PrepObject utilise une préposition compatible avec un complément de lieu et que le groupe
prépositionnel est un nom qui a pour hyperonyme un synset comme {LOCATION}, {REGION}, {STRUCTURE},
{LAND}, {BODYOFWATER} ou {GEOLOGICALFORMATION}, alors la dépendance devient SpaceComplement.
Figure 34 : Extraction des compléments de temps et de lieu
À ce stade, il est aisé d’extraire la structure actancielle prédicat-arguments en regroupant l’ensemble
des dépendances en syntaxe profonde gouvernées par un même verbe ou un même nom prédicatif.
La phrase d’exemple précédente donne deux prédications :


Gave(Subject: Lincoln, DirectObject: powers, PrepObject: to general, SpaceComplement: in
Washington).
Captured(Subject:
general,
DirectObject:
troops,
TimeComplement:
during
Battle_of_Gettysburg).
3.
Etiquetage des rôles thématiques
(Chaumartin, 2006) décrit en détail notre implémentation de l’étiquetage des rôles thématiques.
Plusieurs ressources du lexique sémantique (WordNet, VerbNet et SUMO) sont mises à contribution.
La syntaxe des classes de verbes décrite dans VerbNet est utilisée (avec le processus décrit en
V.C.1.b) pour reconnaître les cadres de sous-catégorisation des verbes des phrases fournies en
entrée. Le graphe des noms de WordNet, les gloses désambiguïsées des synsets et l’ontologie SUMO
servent à la vérification des contraintes de sélection.
Chaque prédicat calculé lors de l’analyse syntaxique profonde de l’exemple est alors étiqueté. On
notera que certains rôles thématiques optionnellement prévus dans le cadre de sous-catégorisation
110
du verbe peuvent ne pas être explicitement renseignés (ici, Asset et Source dans le premier prédicat,
Source et Beneficiary dans le second).
– E1: gave(Agent: Lincoln <animate>, Theme: powers, Recipient: general <animate>, Asset: ?, Source: ?,
Location: in Washington).
– E2: captured(Agent: general <animate>, Theme: troops, Source: ?, Beneficiary: ?,
Time: during Battle_of_Gettysburg).
L’étiquetage des rôles thématiques contribue directement à la désambiguïsation lexicale. En effet,
dans le cas de l’exemple, VerbNet restreint les sens possibles du verbe et de ses actants dans
WordNet par application des contraintes de sélection :



Seuls huit sens du verbe GIVE, parmi les quarante-neuf énumérés par WordNet, sont
compatibles avec l’analyse syntaxique de surface de la phrase.
Le nom GENERAL étant contraint par un trait <animé>, ses deux sens possibles sont GENERAL#1
et #2 ; le troisième sens décrit dans WordNet (général par opposition à particulier) est exclu.
Le seul sens possible du verbe CAPTURE dans le contexte est CAPTURE#5.
VerbNet décrit aussi la sémantique fine de chaque cadre de sous-catégorisation avec un jeu de deux
cents prédicats de base. Par exemple, la traduction du premier prédicat dans ces concepts
élémentaires donne :




Has_possession(start(E1), Agent=Lincoln, Theme=powers).
Has_possession(end(E1), Recipient=general, Theme=powers).
Transfer(during(E1), Theme=powers).
Cause(Agent=Lincoln, E1).
Notre implémentation de l’étiquetage des rôles thématiques nécessite des développements
complémentaires pour être réellement utilisable sur des textes tout-venant. Aujourd’hui, nous
considérons qu’elle n’identifie correctement les rôles que sur un tiers des textes. Cette limitation
nous semble liée principalement à deux facteurs : d’une part, la couverture perfectible de la
ressource VerbNet, et d’autre part la complexité intrinsèque de la tâche. Notons que pour l’instant,
l’étiquetage des rôles thématiques dans Antelope ne fonctionne que pour l’anglais, car il dépend de
VerbNet.
4.
Etiquetage de rôles sémantiques
a)
Objectifs
Pour calculer un étiquetage plus précis qu’un rôle thématique, Antelope intègre un composant
d’extraction d’information, orienté vers la tâche de remplissage de patrons (ou template filling en
anglais). Son but est de détecter des prédicats dans un texte et de remplir automatiquement les
valeurs des arguments de ces prédicats. Notre objectif est triple : nous cherchons d’abord à
privilégier des réponses précises ; ensuite, à exprimer aussi simplement que possible les informations
cherchées ; enfin, à être indépendant d’une langue donnée ou d’un analyseur particulier. Le
composant utilisant la sortie d’un analyseur syntaxique intégré à Antelope, l’extraction d’information
fonctionne sur des textes français ou anglais.
111
b)
Architecture
d’information
technique
du
composant
d’extraction
La figure 35 détaille les classes utilisées par le composant. Un prédicat (classe Template) est décrit
par des exemples (classe Sample) qui sont des paraphrases d’une construction donnée. Ces
exemples peuvent être formulés dans l’une des langues pour lesquelles Antelope dispose d’un
analyseur syntaxique (actuellement le français ou l’anglais).
Figure 35 : Diagramme des classes utilisées par le composant d’extraction d’information
Une relation a un ou plusieurs arguments (classe Slot) d’un certain type (classe SlotType). Un
argument peut être obligatoire ou optionnel. Par exemple, dans la relation acquisition (de
société par une autre), les deux arguments Acheteur et SociétéAchetée sont obligatoires ; un
troisième argument Montant n’est pas toujours présent et peut donc être considéré comme
optionnel. Un type d’argument peut être associé à un ensemble de mots-clés ou de lemmes.
(1)
Typage des arguments
Chaque argument a un type défini (classe SlotType). A minima, ce type est une partie du discours
(nom, verbe…). Des contraintes plus précises peuvent être exprimées de quatre façons pour
appliquer des contraintes de sélection sur les arguments d’un prédicat.
Un type d’argument peut être défini d’une façon extensionnelle par une liste de vocables. C’est utile
pour énumérer un ensemble fini, comme les pays d’Europe, des secteurs de l’industrie, etc.
Un type d’argument peut aussi être défini d’une façon intensionnelle, grâce au lexique sémantique,
avec une liste d’hyperonymes qui servent de point de départ. La hiérarchie de WordNet (pour les
noms ou verbes) est alors utilisée pour ajouter récursivement leurs hyponymes à la liste. Par exemple
un argument EndroitOùManger est défini initialement avec les lemmes RESTAURANT et BAR ; après une
phase de recherche récursive des hyponymes, EndroitOùManger est enrichi de termes tels que
BISTRO, STEAKHOUSE et CAFETERIA. Le système considère par défaut le premier sens du mot dans
WordNet (son sens le plus fréquent). Si besoin, l’utilisateur peut préciser un sens particulier (par
exemple CANTEEN#2). L’utilisateur du composant peut aussi imposer un seuil minimal de fréquence
d’apparition des lemmes pour éviter d’ajouter à la liste des termes trop rares lors de la recherche
récursive des hyponymes.
Un type d’argument peut également être vérifié à l’aide d’une expression régulière. Cela s’applique
bien aux éléments qui ont une forme particulière (numéro de téléphone, numéro ISBN…). Nous
définissons par exemple de cette manière un type NomPropre qui correspond simplement aux noms
qui commencent par une majuscule.
112
Enfin, le type d’un argument peut être vérifié dynamiquement à l’exécution d’une façon plus souple
qu’en cherchant des termes dans un lexique. Cela permet d’effectuer un test ad hoc pour vérifier les
contraintes de sélection en tenant compte du contexte. Ce type de vérification est intéressant pour
des éléments qui varient dans le temps ou dans l’espace (les spectacles à l’affiche dans un lieu
donné, par exemple), ou qui dépendent d’un utilisateur particulier d’une application (contacts de son
carnet d’adresse, rendez-vous de son agenda…).
(2)
Extraction des arguments
Chaque paraphrase est transformée en une forme logique, qui teste si une phrase donnée
correspond au patron attendu, puis en extrait la valeur des arguments. Le mécanisme utilisé est la
recherche de sous-graphe au sein d’un graphe (Cf. V.C.1.b). Une fois le sous-graphe trouvé,
l’algorithme connaît les mots reliés entre eux par les dépendances exprimées dans le patron
morphosyntaxique. Il reste à tester la partie du discours de chaque mot et les éventuelles contraintes
de sélection. L’ordre des mots (consécutifs, mais non forcément contigus) est également vérifié.
c)
Evaluation sur un exemple d’acquisition de sociétés
La relation acquisition(Acheteur, SociétéAchetée) est associée, comme montré en
figure 36, à onze réalisations linguistiques en anglais136,137. Le composant interroge d’abord des
moteurs de recherche138 avec les mots clés de chaque paraphrase et collecte une liste de documents,
qui sont segmentés en phrases. Celles contenant tous les mots clés (dans le même ordre que celui
exprimé dans le patron morphosyntaxique) sont retenues en tant que phrases candidates, puis
testées par le composant d’extraction d’information.
Figure 36 : Interfaces de saisie des critères de recherche
Nous avons évalué le composant en le testant sur les rachats de sociétés et prises de participations
effectués par Microsoft. L’application trouve 2 160 documents à partir du Web, contenant 4 367
136
Ces différentes paraphrases ont été créées manuellement par examen d’un corpus de dépêches financières.
Les mots entre accolades sont des macros qui seront substituées ; leur intérêt est d’alléger l’expression des
paraphrases en définissant une fois pour toutes des motifs fréquemment répétés. Le préfixe + indique un GN.
138
Disposant d’une API, comme Yahoo! et Microsoft Bing (celle de Google a été suspendue en novembre 2010).
137
113
phrases candidates, et extrait une information à partir de 1 353 phrases (en un peu moins d’une
heure de traitement). À peu près 10 % de ces résultats sont erronés du fait d’une segmentation ou
d’une analyse syntaxique incorrecte.
Une fois regroupés, les résultats extraits restants concernent 245 instances distinctes de sociétés. 46
instances ne sont pas pertinentes139. Nous avons comparé les 199 autres résultats obtenus avec ceux
du site d’informations financières AlacraStore, qui énumère 195 sociétés (132 rachats et 63 prises de
participation). L’application trouve 182 de ces 195 sociétés, plus 17 autres (Finjan Software, Green
Button, Changhong…) ayant effectivement fait l’objet d’une opération par Microsoft, mais
n’apparaissant pas dans la base de données AlacraStore. Cette méthode offre donc une précision
encourageante.
En revanche, le rappel semble largement améliorable, car plusieurs dizaines de phrases du corpus
collecté contiennent aussi des occurrences pertinentes qui ne sont pas détectées. L’expérience
montre que le rappel de la méthode est directement proportionnel au nombre des paraphrases
définies par l’utilisateur du composant ; or, leur création manuelle est un processus chronophage et
leur multiplication augmente le temps de calcul à l’exécution.
d)
Discussion
Nous estimons que le mécanisme présenté ici a deux forces et deux faiblesses.
D’une part, il tolère la présence de mots intercalés entre ceux qu’on cherche, y compris quand il
s’agit de sous-phrases longues (appositions, relatives…), ce qui favorise la précision des résultats.
D’autre part, grâce à la couche d’abstraction qu’apporte la plate-forme Antelope, l’ensemble du
processus est largement indépendant de la langue et de l’analyseur syntaxique considérés.
En termes de temps de calcul, l’étape limitante reste l’analyse syntaxique, qui représente une
opération longue140 ; en cas d’analyse de corpus important ou de présence d’un nombre élevé de
paraphrases, il est impératif d’être sélectif et de définir des filtres en amont pour ne tester que les
couples (phrase, patron) qui sont susceptibles de contenir un résultat. D’autre part, comme nous
l’avons déjà indiqué, le rappel est améliorable.
e)
Perspectives d’amélioration
Un couplage avec le mécanisme de résolution d’anaphores présenté en V.E (page 122) est prévu ; il
devrait améliorer les résultats du composant d’extraction d’information en lui permettant de
dépasser les limites imposées par le traitement d’une seule phrase. Il devrait également autoriser
une diminution du nombre de paraphrases : l’expression « Microsoft#1 announced it#1 bought X »
devient alors inutile, car « Microsoft bought X » suffit.
Actuellement, l’étape d’écriture des paraphrases est manuelle. Nous souhaitons ajouter une
fonctionnalité d’acquisition semi-automatique de paraphrases141 en demandant à l’utilisateur un
139
er
16 rumeurs de rachat non avérées (Yahoo!, Disney…), 15 plaisanteries de 1 avril (rachat d’IBM, de l’église
catholique…), 12 noms de logiciels appartenant aux sociétés rachetées, et 3 des dirigeants de ces sociétés.
140
Mais néanmoins de plus en plus rapide, du fait de l’amélioration des algorithmes et de leur
implémentation ; nous avons constaté une division par 10 des temps d’analyse syntaxique entre 2006 et 2011,
en passant typiquement de quelques secondes par phrase à quelques centaines de millisecondes.
141
Le lecteur intéressé par cette problématique pourra aussi consulter (Duclaye, 2003).
114
exemple « bien connu » d’instance d’un prédicat142 sous la forme d’un n-uplet d’entités nommées. A
partir de cette information, il est possible de piloter une recherche de documents sur le Web public
des phrases contenant toutes les entités nommées ; ensuite, l’application aux résultats de recherche
du mécanisme d’apprentissage de paraphrases présenté en section IV.C.3 (page 68) permettra
d’amorcer une liste de variantes, et de proposer à l’utilisateur de valider celles qui lui semblent
pertinentes.
f)
Conclusion
Nous avons présenté un composant d’extraction d’information robuste, qui met en œuvre une
analyse syntaxique d’une façon largement indépendante de la langue. L’intérêt de ce composant
vient d’une part de la précision de ses résultats, et d’autre part de la simplicité avec laquelle un
utilisateur peut associer différentes paraphrases à un prédicat, grâce à une approche basée sur des
exemples.
D.
Analyse de sentiments et d’opinions
1.
Introduction
L’analyse automatisée d’opinions est une tâche récente qui suscite un intérêt grandissant ; nous
montrons en figure 37 la progression143 entre 2003 et 2011 du pourcentage d’articles d’ACL
mentionnant le terme « sentiment analysis ». En effet, elle est associée à d’importants enjeux
sociétaux et économiques. La promesse est de permettre de comprendre la polarité (positive, neutre
ou négative) des avis exprimés sur tel ou tel sujet par (en fonction du contexte) les consommateurs,
les citoyens ou les usagers… A l’échelle individuelle, l’analyse de sentiments permet par exemple à
une entreprise de déterminer qu’un courrier envoyé par un consommateur mécontent nécessite un
traitement prioritaire.
Figure 37 : Progression entre 2003 et 2011 des articles d’ACL mentionnant « sentiment analysis »
142
Par exemple, pour le prédicat acquisition, en spécifiant acheteur=« Microsoft » et
societeAchetee=« Powerset ».
143
Pour établir ce graphique, nous avons utilisé l’ACL Anthology Searchbench (http://aclasb.dfki.de), en
calculant, pour chaque année, le ratio entre le nombre total d’articles et ceux citant « sentiment analysis ».
115
L’agrégation des avis permet de déterminer les tendances du moment. Les grandes marques comme
les organisations politiques rêvent de disposer de sondages à large échelle et en « temps réel » pour
prendre le pouls de l’opinion publique. Elles sont très attentives à la maîtrise de leur communication
et leur crainte est de souffrir d’une mauvaise réputation en ligne144.
Ce type d’analyse constitue le champ de recherche traditionnel des sondeurs. Son automatisation est
relativement récente. Plusieurs campagnes d’évaluation en fouille d’opinion sont apparues ces
dernières années (DEFT, FODOP, SemEval, NTCIR…) et ont tracé les contours de ce qui est
techniquement envisageable. Elles ont aussi rappelé la redoutable complexité des problèmes
scientifiques soulevés. Les représentations du sens de type « sac de mots » (Cf. section II.A.3)
montrent ici leurs limites ; elles peuvent produire le même vecteur termes-fréquences à partir
d’énoncés proches, mais sur lesquels l’opinion exprimée diffère sensiblement :



Ce produit ne vaut rien / Rien ne vaut ce produit.
Ce produit est de bonne qualité / Ce produit était de bonne qualité.
Je ne suis pas satisfait de tout / Je ne suis pas satisfait du tout.
La difficulté de l’analyse automatique de sentiments porte aussi bien sur la construction de
ressources dédiées (lexique spécifique) que sur l’énumération des situations décrivant un même
phénomène (paraphrases, stéréotypes…), voire la définition même de la tâche145. S’agit-il d’attribuer
une polarité globale à un document entier ? Que faire alors quand des appréciations positives et
négatives coexistent dans le même avis ? Comment mesurer l’évolution d’une opinion avec le
temps ? Comment restituer une information synthétique pour appréhender d’un coup d’œil des
milliers d’avis ? En fonction de la tâche précise à réaliser, il faut distinguer l’objet évalué, l’avis porté
dessus et son intensité, déterminer l’émetteur dans le cas d’une conversation multi-locuteurs ou
encore le niveau de confiance portée par le locuteur sur son propre avis. Ces facteurs font de
l’analyse des sentiments une tâche complexe, avec un décalage important entre les possibilités
actuellement offertes par le TAL et la qualité d’une étude humaine.
Reconnaître des entités nommées ou des relations entre ces entités dans du texte tout-venant est
déjà complexe du fait des ambiguïtés du langage humain ; mais il ne s’agit ici que d’identifier des
éléments factuels. Les phénomènes linguistiques liés à l’expression des sentiments sont nombreux et
d’une grande richesse, ce qui en rend l’analyse encore plus complexe. On entre dans un champ
subjectif où deux humains peuvent avoir des lectures très différentes d’un même évènement.
Comprendre une opinion exprimée avec de l’humour ou de l’ironie semble aujourd’hui un défi pour
la machine. Néanmoins, la recherche progresse rapidement dans ce domaine aussi. (Tsur et al., 2010)
propose ainsi l’algorithme SASI (Semi-supervised Algorithm for Sarcasm Identification) destiné à la
reconnaissance des sarcasmes dans les avis de consommateurs. Cet algorithme comporte deux
144
Si la notion de veille économique est ancienne, le terme e-réputation n’est apparu que récemment, en
même temps que le métier de community manager.
145
Dans la préface de la revue TAL (2010, 51.3) dédié aux Opinions, sentiments et jugements d’évaluation,
(Jackiewicz et al., 2010) propose d’envisager les axes de recherche suivants : (i) la modélisation linguistique et
informatique ainsi que la gestion des données d’opinion (qu’est-ce qu’une « opinion », comment la représenter
informatiquement ?) ; (ii) l’expression en langue et en discours (comment les opinions, sous leurs différentes
facettes, sont-elles formulées ?) ; (iii) la construction, l’acquisition et la validation des ressources linguistiques ;
(iv) les méthodes pour identifier, annoter et extraire automatiquement opinions et sentiments dans des
documents textuels ou audiovisuels ; (v) la présentation synthétique de la diversité des opinions.
116
étapes : une acquisition semi-supervisée des patrons correspondants et la classification des
sarcasmes. L’expérience a été menée sur 66 000 avis sur Amazon (portant sur des livres ou d’autres
produits). Les auteurs revendiquent une précision de 77 % et un rappel de 83,1 % pour identifier les
phrases sarcastiques.
2.
Notre participation à SemEval-2007
a)
Objectifs
Le but de la tâche 14 de la campagne SemEval-2007 (workshop ACL) était de trouver les sentiments
et émotions ressentis par un humain lisant des titres d’articles de presse écrits en anglais. Plus
précisément, il fallait reconnaître les six émotions de base (colère, dégoût, peur, joie, tristesse et
surprise), et aussi déterminer (point tout aussi complexe146) s’il s’agissait globalement d’une bonne
ou d’une mauvaise nouvelle.
Antelope nous a permis de construire en une semaine (soit une quarantaine d’heures de
développement) le système décrit dans (Chaumartin, 2007a), qui a obtenu à SemEval-2007 la
meilleure exactitude (89,43 %) dans la détection des émotions (mais avec un rappel modeste). Une
difficulté spécifique dans cette tâche était liée au faible nombre de mots contenus dans chaque titre.
b)
Architecture globale
Notre système est principalement basé sur des règles et emploie une approche linguistique. D’un
point de vue macroscopique, notre hypothèse est que tous les mots portent potentiellement des
émotions dans un titre d’article. Si les ressources linguistiques permettent de détecter ces émotions
individuellement, une question qui se pose est comment traiter les titres qui contiennent
simultanément des termes positifs et négatifs ; notre approche est d’identifier la tête syntaxique du
titre en considérant qu’elle a une importance déterminante.
Nous cherchons également à établir des règles pour détecter des émotions spécifiques. Par exemple,
la surprise vient parfois du contraste entre une bonne et une mauvaise nouvelle. Un simple élément
lexical est quelquefois caractéristique d’une émotion ; par exemple, une négation ou un modal peut
marquer une surprise.
c)
Composants utilisés
Notre intuition initiale était qu’une analyse syntaxique du titre faciliterait l’analyse de sentiments.
Nos expériences ont montré que nous devions prétraiter le titre pour en faciliter l’analyse syntaxique
(Cf. le prétraitement de « décapitalisation » décrit en section e). Comme la plate-forme permet de
refaire une même expérience en changeant très facilement d’analyseur (une seule ligne de code est
modifiée), nous avons comparé les résultats produits par différents analyseurs pour l’anglais.
Dans les difficultés rencontrées, un titre d’article est parfois réduit à un simple groupe nominal sans
verbe. Sur ce type de document, un analyseur basé sur des règles tel que Link Grammar Parser donne
clairement des résultats moins bons qu’un analyseur probabiliste comme le Stanford Parser. Ce
dernier se révèle plus tolérant avec les constructions grammaticalement imparfaites ; c’est pourquoi
nous l’avons choisi pour cette tâche.
146
Par exemple, le titre « photographe pris en otage au Nigéria et menacé de mort enfin libéré » contient
plusieurs termes négatifs (« otage », « menace », « mort ») et un seul qui est positif dans le contexte
(« libéré ») ; l’ensemble représente toutefois une bonne nouvelle.
117
d)
Ressources utilisées
Nous avons également utilisé le lexique sémantique, plus précisément WordNet et les ressources
dédiées à l’analyse de sentiments : WordNet-Affect et SentiWordNet. Une présentation détaillée de
ces deux ressources figure en section IV.B.5, page 61. Nous allons décrire ici comment nous les avons
aussi enrichies à cette occasion.
Rappelons que WordNet-Affect (Strapparava, Valitutti, 2004) est une hiérarchie de labels dans le
domaine affectif ; les synsets représentant des concepts affectifs sont annotés avec ces labels. Nous
avons employé la liste d’émotions du sous-ensemble de WordNet-Affect fourni par les organisateurs
de SemEval. Pour l’améliorer, nous avons ajouté manuellement une liste de nouveaux mots
(dénotant des émotions) qui nous semblaient pertinents au vu du corpus de test. Par exemple, nous
avons associé à l’émotion « peur » des noms (CANCER, DANGER, POVERTY ‘pauvreté’…), verbes (DEMOLISH
‘démolir’, INJURE ‘blesser’, KIDNAP ‘enlever’…), adjectifs (COMATOSE ‘comateux’, NUCLEAR ‘nucléaire’,
VIOLENT…) et adverbes (DEADLY ‘mortellement’, WORSE ‘pire’…). Le nombre de synsets explicitement
associés à chaque sentiment est indiqué dans le tableau 12 : pour chaque partie du discours, la
colonne de gauche en donne le nombre initial figurant en standard dans la ressource ; celle de droite
représente le nombre de vocables ajoutés par nos soins. En partant des synsets explicitement
associés à chaque émotion, notre système a propagé récursivement cette relation aux synsets voisins
(en suivant les relations d’hyponymie, de dérivation morphologique, de similarité entre adjectifs et
de participe passé).
Sentiment
Colère
Dégoût
Peur
Joie
Tristesse
Surprise
Noms
48
3
23
73
32
5
+37
+35
+71
+50
+88
+16
Verbes
19
6
15
40
10
7
+26
+19
+26
+22
+37
+29
Adjectifs
39
6
29
84
55
12
+16
+9
+20
+14
+29
+13
Adverbes
21
4
15
30
26
4
+0
+0
+4
+1
+4
+2
Tableau 12 : Nombre de nouveaux vocables ajoutés, par émotion et par partie du discours
Enfin, nous avons utilisé SentiWordNet (Esuli, Sebastiani, 2006) qui, rappelons-le, assigne à chaque
synset de WordNet trois valeurs relatives à sa positivité, sa négativité, ou au contraire son objectivité
(l’absence de connotation affective)147. Ici aussi, nous avons propagé récursivement les scores de
positivité et de négativité dans tous les synsets voisins en suivant les relations d’hyponymie (pour les
noms et les verbes), de dérivation morphologique et d’antonymie (en échangeant dans ce dernier cas
les scores de positivité et de négativité).
e)
« Décapitalisation » des mots du titre
Un problème préliminaire que nous avons dû résoudre est lié à l’habitude anglo-saxonne de mettre
en majuscule les initiales de tous les mots d’un titre. La première passe de notre système vise ainsi à
détecter dans un titre les mots incorrectement capitalisés et à repasser leur initiale en minuscule.
Pour cela, nous avons effectué un étiquetage morphosyntaxique du titre avec le SS Tagger (Tsuruoka,
Tsujii, 2005). En fonction de la partie du discours à laquelle appartient chaque mot, d’informations
147
La somme des trois valeurs vaut toujours 1.0 ; par exemple, pour l’adjectif ESTIMABLE#1 on a positivité = 0,75 ;
négativité = 0 ; objectivité = 0,25.
118
trouvées dans WordNet et de quelques heuristiques148, le système choisit de garder ou non l’initiale
inchangée.
L’impact de cette étape préliminaire de transformation est loin d’être négligeable, du point de vue
du Stanford Parser. On peut voir, par exemple, le contraste entre l’analyse d’un titre avant (figure 38)
et après (figure 39) ce traitement. On remarquera que sur la figure 38, presque tous les mots sont
considérés comme étant des noms propres et les dépendances sont incorrectes ; en revanche, sur la
figure 39, les mots sont étiquetés avec la bonne partie du discours, et les dépendances sont
maintenant presque correctes149.
Figure 38 : Sortie du Stanford Parser avec un titre incorrectement « capitalisé »
Figure 39 : Sortie du Stanford Parser avec un titre correctement « décapitalisé »
f)
Évaluation des mots pris individuellement
À ce stade, nous considérons la sortie du Stanford Parser comme une liste de mots dont la partie du
discours est connue. L’utilisation de routines morphologiques permet alors de trouver la forme de
base de chaque mot.
Nous n’avons pas essayé de procéder à une désambiguïsation lexicale. Nous avons en effet estimé
qu’avec des phrases aussi courtes, peu d’heuristiques pouvaient s’appliquer. Nous avons choisi une
autre solution en considérant que la tonalité affective et la valence d’un mot étaient la combinaison
linéaire de celles de tous ses sens possibles (pondéré par la fréquence de chaque lemme). Nous
avons ainsi calculé la tonalité affective et la valence de chaque mot en utilisant notre version enrichie
de WordNet-Affect et SentiWordNet. Nous avons également cherché à détecter certaines
informations supplémentaires :

Une septième émotion, que nous qualifions de « compassion pour des personnes ayant
besoin de protection ». Notre hypothèse est que certains mots expriment un besoin implicite
de protection. Par exemple, il y a « élève » derrière « école », et « enfant » derrière
« adoption ». Ainsi, nous avons établi une liste de mots indiquant une population ayant un
besoin naturel de protection ; nous incluons également dans cette liste des mots tels que
« troupes », « touristes »…
148
Par exemple, un mot inconnu de WordNet est probablement un nom propre, auquel cas nous gardons son
initiale inchangée.
149
On remarquera toutefois que l’étiquette nsubj de la dépendance entre predicts et victory devrait
être dobj ; de même, la dépendance entre insists et predicts devrait être coord.
119


Les acronymes dénotant un jargon technologique. Pour ceci, nous avons défini une liste de
sociétés technologiques et une expression régulière très simple indiquant qu’un mot (absent
de WordNet) contenant des nombres ou des majuscules (hormis l’initiale) représente un
élément « high-tech » : cette simple règle semble bien fonctionner sur PS3, iPod, NASA…
Nous employons ces indices de contexte high-tech pour augmenter la mesure de la « joie ».
Des éléments lexicaux que nous pensons être des indicateurs pertinents de la « surprise » :
négations, auxiliaires modaux, points d’interrogation.
À ce stade, nous effectuons un post-traitement sur les mots pris individuellement. Quels facteurs
causent la colère plutôt que la tristesse ? Notre hypothèse est qu’une volonté humaine maléfique
suscite de la colère, alors que des causes naturelles (la maladie, les catastrophes climatiques…)
engendrent plutôt la tristesse. Nous avons codé quelques règles utilisant la hiérarchie de noms de
WordNet, basée sur l’idée qu’un nom hyponyme d’un synset donné amplifie certaines émotions. Le
tableau 13 détaille ces règles.
Le nom hérite-t-il de ?
UNHEALTHINESS, ATMOSPHERIC PHENOMENON
AGGRESSION, HOSTILITY, WRONGFUL CONDUCT
WEAPONRY, WEAPON SYSTEM
UNFORTUNATE PERSON
HUMAN WILL
Émotions à amplifier
peur, tristesse
colère, peur, tristesse, dégoût
colère, peur, tristesse
tristesse, « compassion »
colère
Tableau 13 : Concepts déclenchant l’amplification d’une émotion.
Les émotions détectées servent alors à mettre à jour la valence en augmentant la positivité ou la
négativité, comme indiqué dans le tableau 14.
Émotion
Joie
Colère, dégoût, tristesse, peur, « compassion »
Positivité
Augmentation
Diminution
Négativité
Diminution
Augmentation
Tableau 14 : Impact des émotions sur la valence.
g)
Evaluation globale de la phrase
À ce stade, notre système essaie d’identifier le thème principal du titre. Nous exploitons pour cela
l’arbre de dépendances produit par l’analyseur syntaxique. Nous considérons que le mot principal du
titre est sa tête syntaxique, c’est-à-dire le mot qui ne dépend d’aucun autre.
Nous pensons que la contribution de ce mot principal est plus importante que celle des autres mots
du titre. Dans certains cas néanmoins, nous considérons que la tête lexicale du titre n’en est pas le
mot principal ; par exemple, dans un titre commençant par « une étude dit que », « des scientifiques
affirment que », « la police prétend que », le mot principal serait la tête de la complétive. Nous
multiplions150 ainsi la valence du mot principal et ses scores d’émotion individuels par 6.
La dernière partie importante du traitement linguistique est la détection des contrastes et des
accentuations entre « bonnes » et « mauvaises » choses. Nous recherchons des patrons dans la
sortie en dépendances (par exemple un nom sujet d’un verbe ou un nom complément d’objet direct
d’un verbe) avec des verbes qui augmentent ou diminuent une quantité ; nous avons « redécouvert »
150
Ce facteur a été obtenu d’une façon empirique.
120
ici la notion de valence shifter151 introduite par (Polanyi, Zaenen, 2006). Ceci nous donne la capacité
de détecter de très bonnes nouvelles (« augmente la puissance de réflexion ») ou de bonnes
nouvelles liées à la détérioration de quelque chose de négatif, dont l’importance diminue (« réduit le
risque », « ralentit le déclin », « l’ouragan s’affaiblit »…).
h)
Résultats
Les résultats de la tâche 14 de SemEval-2007 ont été mesurés avec une mesure de corrélation de
Pearson152. Notre système, basé sur des règles, détecte les six émotions dans les titres d’articles de
presse avec une exactitude153 moyenne atteignant 89,43 % ; cependant, le rappel est bas. Le tableau
15 détaille ces résultats.
Colère
Dégoût
Peur
Joie
Tristesse
Surprise
Corrélation de Pearson
Exactitude Précision Rappel
93,60
16,67
1,66
95,30
0,00
0,00
87,90
33,33
2,54
82,20
54,54
6,66
89,00
48,97
22,02
88,60
12,12
1,25
Tableau 15 : Résultats de l’annotation des émotions.
Le tableau 16 montre les résultats de détection de la valence. L’exactitude (55 %) est plus faible que
dans l’annotation des émotions. Nous attribuons cette différence au fait qu’il est plus facile de
détecter des émotions (provenant des contributions individuelles de chaque mot) plutôt que la
valence, qui nécessite une compréhension globale de la phrase.
Valence
Corrélation de Pearson
Exactitude Précision Rappel
55,00
57,54
8,78
Tableau 16 : Résultats de l’annotation de la valence.
3.
Bilan
En nous inspirant de l’expérience menée pour SemEval, nous avons réalisé d’autres systèmes
d’analyse de sentiments pour les appliquer notamment aux avis de consommateurs. La tâche est
complexe et son automatisation est aujourd’hui imparfaite, même en déployant des efforts
importants pour ajuster le comportement d’un système à une tâche précise. Néanmoins, ses
débouchés sont suffisamment attractifs pour encourager la recherche sur le sujet.
Nous estimons que la perspective la plus prometteuse est du côté de l’apprentissage artificiel. En
effet, il existe un nombre croissant de sites Web d’avis de consommateurs, sur lesquels on peut
151
Mot qui fait basculer la valence exprimée par un autre mot.
(Strapparava, Mihalcea, 2007) donne une description détaillée du protocole d’évaluation.
153
Rappelons que l’exactitude (accuracy en anglais) est le pourcentage des éléments bien classés (des vrais
positifs et des vrais négatifs) par rapport à l’ensemble de la population. Notons que dans cette évaluation,
l’exactitude a été calculée par rapport à toutes les classes possibles ; elle peut donc être artificiellement élevée
dans le cas d’ensembles de données asymétriques (comme le sont certaines émotions, en raison du grand
nombre de titres neutres). En revanche, la précision et le rappel excluent les annotations neutres.
152
121
donner non seulement son avis (sous forme de description textuelle), mais aussi attribuer une note
et indiquer les points forts et les points faibles. On a donc là, en principe, un matériau brut de
millions de documents permettant d’envisager un apprentissage, du moment qu’on identifie dans
ces avis les caractéristiques linguistiques pertinentes.
E.
Résolution d’anaphores et de coréférences
1.
Introduction
Nous avons vu pour l’instant des tâches opérant au niveau de la phrase. Analyser l’ensemble d’un
document nécessite d’effectuer des traitements complémentaires, par exemple de reconnaître le
référent d’un pronom ; on parle de résolution d’anaphore lorsque l’on peut retrouver l’antécédent
de ce pronom dans le texte qui précède. Le fait de regrouper toutes les références à un même objet
est l’extraction d’une chaîne de coréférences. Dans le cadre de la plate-forme, nous avons mis en
œuvre un système de ce type. Il a originellement été conçu (et évalué) pour un projet d’extraction de
connaissances encyclopédiques. Nous utilisons simultanément des techniques « pauvres en
connaissances » et des outils linguistiques plus évolués (analyse syntaxique en profondeur et lexique
sémantique).
L’ensemble offre des performances encourageantes sur des articles encyclopédiques. En effet, ces
articles possèdent des caractéristiques linguistiques et discursives (topique unique et clair, absence
d’humour, etc.) qui permettent d’obtenir des résultats meilleurs que sur d’autres types de textes,
tels que des articles de journaux ou des articles scientifiques.
2.
Complexité de la résolution d’anaphores
Une anaphore est un mot ou un syntagme qui, dans un énoncé, assure la reprise d’un précédent
segment appelé antécédent. L’utilisation d’anaphore permet d’éviter les répétitions que
provoquerait le fait de parler toujours des mêmes entités de la même façon. Dans les exemples
figurant dans la suite, les anaphores sont annotées en gras et les antécédents identifiés en souligné,
comme dans : « L’Amazone est un fleuve très long, seul le Nil le dépasse en longueur ».
La résolution d’anaphores (ainsi que son prolongement, l’identification des chaînes de coréférence)
est un problème riche en linguistique (pour la modélisation des phénomènes entrant en jeu) et en
TAL (pour l’implémentation de ces modèles et la constitution de ressources électroniques). Une vaste
littérature existe autour de ce sujet154, proposant de classifier ces phénomènes (anaphore
pronominale, nominale…) ou d’en proposer des modélisations.
Les ambiguïtés sont aussi complexes à lever que dans la tâche de désambiguïsation lexicale. Selon le
cas de figure, on doit faire appel à des connaissances de nature lexicale, syntaxique, sémantique et
pragmatique, ainsi qu’à une compréhension du contexte. Par exemple, les trois phrases suivantes155
partagent la même construction syntaxique ; seul l’adjectif final varie, produisant à chaque fois une
interprétation différente du pronom ils :
154
Voir par exemple (Salmon-Alt, 2002) ou (Kleiber, 1994).
Notons que nous ne proposons pas de résoudre des cas aussi complexes, qui font appel à une connaissance
du monde évoluée.
155
122

Les gardiens ont donné les fruits aux singes parce qu’ils étaient pourris.

Les gardiens ont donné les fruits aux singes parce qu’ils étaient affamés.

Les gardiens ont donné les fruits aux singes parce qu’ils étaient rassasiés.
3.
Méthodes de résolution d’anaphores pronominales
Les principales méthodes de résolution d’anaphores pronominales ne sont pas récentes. (Hobbs,
1978) propose un algorithme156 utilisant l’analyse syntaxique d’un texte. (Lappin, Leass, 1994)
proposent un algorithme en plusieurs étapes157 nécessitant une analyse syntaxique, et revendiquent
une précision de 86 % sur un corpus technique en anglais158. (Mitkov, 1998) présente une approche
« robuste et pauvre en connaissance », basée sur plusieurs heuristiques qui exploitent une analyse
syntaxique superficielle ; évaluée sur un corpus de manuels techniques (en anglais, polonais et
arabe), cette approche donne une précision de l’ordre de 90 %.
4.
Algorithme mis en œuvre
Antelope propose un composant de résolution d’anaphores et d’identification de chaînes de
coréférence. Ce composant fonctionne indifféremment en anglais ou en français avec une version
unique ; les spécificités de chacune de ces deux langues sont prises en compte par une dizaine de
lignes de code seulement.
Figure 40 : Modèle de programmation pour la résolution d’anaphores
156
Etant donné un pronom dans une phrase, l’algorithme effectue un parcours de l’arbre syntaxique de la
phrase (et éventuellement de la phrase précédente) à la recherche de son antécédent.
157
Identification des pronoms pléonastiques ; algorithme de liage identifiant l’antécédent d’un pronom réfléchi
ou réciproque dans la même phrase ; assignation d’une valeur de saillance pour chaque syntagme nominal.
158
Précisons toutefois que l’analyse syntaxique a été corrigée manuellement.
123
La figure 40 présente les classes mises en œuvre par notre composant ; la classe CoreferenceResolver
joue le rôle de chef d’orchestre local (c’est-à-dire sans interaction avec d’autres composants) ; une
expression référentielle (ReferringExpression) est un cas particulier d’expression multi-mots qui gère
les ambiguïtés avec une liste de candidats possibles dont un seul sera retenu en tant qu’anaphore.
Nous utilisons simultanément des heuristiques classiques, pauvres en connaissances, qui
s’appliquent dès le niveau d’étiquetage morphosyntaxique, et des techniques requérant une analyse
syntaxique profonde ainsi que le lexique sémantique. A un niveau macroscopique, notre algorithme
enchaîne d’une façon classique les opérations suivantes :




Analyse syntaxique du texte (étiquetage morphosyntaxique ou analyse syntaxique159).
Parcours du document :
o Détection des pronoms personnels et possessifs.
o Détermination du caractère anaphorique du pronom, par élimination de chaque il
pléonastique (« It is possible that… »160) ou impersonnel (« il pleut… »)161.
Pour les pronoms anaphoriques :
o Marquage des différents antécédents candidats.
o Vérification des contraintes syntaxiques (c-commande).
o Vérification de l’accord en genre et en nombre.
o Application de différentes heuristiques qui augmentent ou diminuent le score de
chaque candidat ; celui présentant au final le score le plus élevé est retenu.
Extraction des chaînes de coréférences par calcul des composantes connexes du graphe des
anaphores.
Les heuristiques sont le cœur de traitement de ce composant. Notre première implémentation
utilisait les heuristiques de (Mitkov, 1998)162. Disposant d’une plate-forme autorisant une analyse
syntaxique, nous avons pu y ajouter les caractéristiques de l’algorithme de (Lappin, Leass, 1994).
Nous avons également implémenté une heuristique de résolution des anaphores nominales, qui
permet, par exemple, d’identifier correctement l’anaphore dans « As Lincoln sat in the balcony,
Booth crept up behind the President’s box. » Cette dernière heuristique utilise les mesures de
similarité décrites page 79.
5.
Évaluation et perspectives
Le composant a été évalué dans le cadre d’articles d’encyclopédies. Ces articles ont quelques
caractéristiques qui facilitent leur analyse automatique : ils sont (généralement) correctement écrits
dans un style concis, sans humour ; ils relatent des faits, avec des temps de verbe le plus souvent au
passé. Les anaphores étant fortement présentes dans de tels articles, leur résolution est
indispensable si on souhaite parvenir à une représentation sémantique correcte d’un article. Ces
anaphores sont (majoritairement) pronominales, et portent (le plus souvent) sur le titre de l’article,
159
En utilisant la sortie (graphe de dépendances) produite par un analyseur syntaxique.
Approximativement 3% des « it » (mesure sur 20 articles choisis au hasard dans la Wikipedia en anglais).
161
Nous nous sommes inspiré pour cela de (Danlos, 2005) qui montre comment, dans ce cas précis, un
traitement peut atteindre une précision remarquablement élevée (97,5%).
162
Obliqueness, definiteness, lexical reiterations, section heading, referential distance, boost pronouns,
collocation match, parenthesis…
160
124
c’est-à-dire son sujet163. La figure 41 montre l’identification des chaînes de coréférences calculée par
notre composant sur l’article « Nile River » de l’encyclopédie en ligne Britannica (version 2004) ;
chacune d’entre elles est affichée avec une couleur distincte164.
The longest river in the world, it is about 4132 miles (6650 km) long from its remotest
headstream and 3473 miles ( 5588 km) from Lake_Victoria to the Mediterranean_Sea. It flows
generally north from eastern Africa through Uganda, The Sudan, and Egypt. It receives major
tributaries, including the Blue_Nile and the Atbara_River, before entering Lake_Nasser near the
Egypt-Sudan border. After the Aswan_High_Dam impounds the lake, it continues northward to
its delta near Cairo, where it empties into the Mediterranean. The first use of the Nile for
irrigation in Egypt began when seeds were sown in the mud left after its annual floodwaters had
subsided. It has supported continuous human settlement for at_least 5000 years, with canals and
waterworks built in the 19th century. The Aswan_High_Dam, built in 1959-- 70, provides flood
protection, hydroelectric power, and a dependable water_supply for both crops and humans. The
Nile is also a vital waterway for the transport of people and goods.
Figure 41 : Identification des chaînes de coréférences sur un article portant sur le Nil
Sur quarante-sept anaphores relevées lors d’une annotation manuelle de onze articles, quarante-six
ont été détectées correctement. L’antécédent a été correctement trouvé dans quarante-trois cas.
Sur ce jeu de tests réduit, la précision est donc de 93 % et le rappel de 97 %.
F.
Regroupement de documents
1.
Introduction
Le regroupement de documents (clustering en anglais) permet de partitionner un corpus en sousensembles présentant des similitudes. Une telle opération porte donc non plus sur un document
individuel mais sur la globalité d’un corpus. Elle offre de l’intérêt pour plusieurs applications de TAL.
Nous souhaitions donc intégrer en standard un composant de regroupement dans la plate-forme.
Nous présentons ici un état de l’art (non exhaustif mais représentatif des différentes voies possibles)
et des précisions sur notre implémentation de deux algorithmes : Bron-Kerbosch et Spectral
Clustering.
2.
Préambule à propos des implémentations
L’information fournie en entrée à un algorithme de regroupement est une matrice termesdocuments. C’est une matrice dont les colonnes représentent les documents, et les lignes les termes
du corpus ; chacune des cellules compte le nombre de fois où un terme donné apparaît dans un
document donné. Cette matrice peut devenir très volumineuse : par exemple, un corpus de 200 000
documents, écrits avec 30 000 termes distincts, représenterait une matrice de six milliards de
cellules ; l’espace mémoire nécessaire pour stocker un tel tableau bidimensionnel (avec des entiers
32 bits) serait donc de 24 giga-octets, ce qui excède la capacité mémoire usuelle des ordinateurs
actuels. Heureusement, tous les termes du corpus ne se retrouvent pas dans chaque document ;
163
Nous pourrions nous risquer à proposer comme algorithme non-subtil de résolution d’anaphores dans le
texte de l’article, un brutal recherche & remplace du pronom qui y apparaît le plus fréquemment, par son titre.
Un tel algorithme pourrait servir de baseline dans ce cas particulier.
164
On y remarquera une erreur : Atbara River se retrouve coréférent avec Nile River.
125
pour des corpus larges, seuls 1 % à 5 % des termes vont effectivement se retrouver dans un
document donné ; cette matrice est donc surtout remplie de zéros. Le stockage d’une matrice
termes-documents nécessite donc une structure de données adaptée, appelée « matrice creuse ».
L’idée est de n’y stocker que les entrées non nulles de la matrice pour économiser la mémoire
utilisée par rapport à une structure naïve de tableau165.
Les manipulations de telles matrices doivent aussi être implémentées soigneusement. Par exemple,
l’algorithme naïf de multiplication matricielle produirait une matrice pleine en traitant deux matrices
creuses. Nous avons initialement utilisé la librairie Colt, développé par le CERN en Java, qui permet
de faire des calculs sur des matrices creuses de façon optimisée ; l’équipe Proxem a par la suite
implémenté une librairie de calcul améliorant ces optimisations.
3.
Etat de l’art
Le regroupement consiste à partitionner un ensemble de documents sans connaître à l’avance le
nombre de partitions ni leur nature166. L’objectif du problème de regroupement est d’obtenir des
groupes compacts et homogènes, et que ces groupes soient aussi différents que possible entre eux ;
en termes plus formels, cela revient à minimiser l’inertie intra-classe167 et maximiser l’inertie interclasses168. Plusieurs techniques ont été proposées pour arriver à partitionner les données en se
basant le plus souvent sur des espaces vectoriels euclidiens, où un document est représenté par un
vecteur de termes. Les algorithmes de regroupement de documents que nous verrons dans la suite
se basent sur ce modèle.
a)
Regroupement hiérarchique
Le regroupement hiérarchique ascendant (Hastie et al., 2001) consiste à considérer dans un premier
temps que chaque document forme sa propre classe. Ensuite, on regroupe deux par deux les classes
qui sont les plus proches, jusqu’à obtenir une classe unique (Cf. figure 42). Pour exprimer la distance
entre les classes, des critères comme celui de Ward (qui maximise l’inertie inter-classes) ont été
proposés. Ensuite l’arbre résultant peut être coupé selon un certain seuil d’inertie intra-classe.
Figure 42 : Un exemple de regroupement hiérarchique
165
Un exemple de représentation de matrice creuse est le format Yale Sparse Matrix.
On parle de classification ou de discrimination quand ces dernières informations sont connues a priori.
167
L’inertie intra-classe est la variance des points d’un même groupe.
168
L’inertie inter-classes est la variance des centres des groupes.
166
126
Le regroupement hiérarchique peut également être descendant : tous les éléments sont initialement
considérés appartenir à une même classe ; on cherche ensuite à séparer cette classe en deux en
maximisant l’inertie inter-classes. De même, l’arbre résultant peut être coupé selon un certain seuil
d’inertie intra-classe.
b)
Regroupement par cliques (ou regroupement flou)
Le corpus est ici considéré comme un graphe ; les documents sont interconnectés, les arcs du graphe
représentant la similarité entre ces documents. Le regroupement par cliques cherche à regrouper les
éléments qui se trouvent dans une même clique, du point de vue de ce graphe. L’avantage est que le
regroupement n’est pas strict, un document pouvant appartenir à plusieurs classes ; c’est pourquoi
on le qualifie aussi de regroupement flou.
c)
Regroupement QT
Le regroupement QT (Quality Threshold) (Heyer et al., 1999) consiste à chercher pour chaque
élément un regroupement possible qui ne dépasse pas un diamètre fourni par l’utilisateur, puis à
choisir le regroupement contenant le plus d’éléments. Cette phase est répétée sur les éléments qui
ne sont pas dans ce regroupement jusqu’à ce que le plus grand regroupement soit inférieur à un seuil
fourni par l’utilisateur. Cette technique permet de trouver des grandes classes en ayant une qualité
intra-classe satisfaisante.
d)
Regroupement spectral
Comme dans le regroupement par cliques, le problème peut être reformulé en termes de graphe. On
considère un graphe pondéré non orienté où les sommets correspondent aux documents, et les
arêtes sont pondérées selon la ressemblance entre deux documents. Le problème est alors de
trouver une partition du graphe telle que les classes soient aussi différentes que possible, avec des
documents similaires entre eux au sein d’une même classe.
La théorie spectrale des graphes (Chung, 1997) montre que la recherche d’une partition d’un graphe
en k classes revient à la recherche des k plus grands vecteurs propres (au sens de leurs valeurs
propres) de la matrice laplacienne du graphe. Pour éviter d’avoir à fournir explicitement une valeur
arbitraire de k, plusieurs techniques ont été proposées pour trouver un partitionnement satisfaisant
du graphe :



Une première technique naïve est de calculer pour toutes les valeurs de k le partitionnement
qui minimise la valeur de la coupe du graphe. Le problème de cette méthode est le temps de
calcul sur des corpus importants.
Une seconde approche, inspirée du regroupement hiérarchique descendant, est de
bipartitionner le graphe jusqu’à ce que la coupe soit en dessous d’un certain seuil. Cette idée
est utilisée dans l’algorithme NCut décrit dans (Shi, Malik, 1997) et amélioré dans (Ding et al.,
2001). Le problème de cet algorithme est que le partitionnement s’arrête au niveau du seuil.
Une troisième technique a vu le jour pour contourner ce genre de problème. Elle consiste à
construire entièrement la hiérarchie du graphe en le bipartitionnant puis à regrouper les
nœuds dans l’arbre résultant avec un critère d’agrégation. L’algorithme décrit dans (Cheng et
al., 2006) utilise ce principe.
127
e)
Réduction de dimensions
Le problème le plus important dans le regroupement de documents provient de la dimension élevée
des matrices termes-documents. Pour pallier ce problème, des techniques visant à réduire la
dimension de l’espace ont été introduites. La recherche des composantes principales vise à ne
retenir que les axes qui contiennent le plus d’informations. Le regroupement est alors amélioré car
une partie du bruit (l’information non pertinente) a été supprimée. Cependant, le fait que les
composantes principales (qui correspondent a priori aux différents sujets) soient orthogonales pose
un problème dans les regroupements de documents, car des sujets différents ne sont pas forcément
indépendants (par exemple, la biologie et l’informatique ont en commun la bio-informatique).
La réduction de dimension peut également être utilisée en tant que telle pour classifier des
documents en utilisant la factorisation matricielle non négative (Nonnegative Matrix Factorization)
présentée dans (Xu et al., 2003). Cette factorisation consiste à calculer une approximation de la
matrice termes-documents comme le produit de deux matrices (l’une en fonction des termes, l’autre
en fonction des documents) représentant les différentes classes. L’avantage de cette réduction de
dimensions est que les classes produites ne sont pas forcément orthogonales comme dans la
recherche des composantes principales.
4.
Implémentations dans la plate-forme
Nous avons implémenté deux algorithmes dans la plate-forme, un pour le regroupement par cliques
(algorithme de Bron-Kerbosch) et un pour le regroupement spectral. Les deux offrent de bonnes
performances.
a)
Regroupement par cliques (Bron-Kerbosch)
Notre implémentation de Bron-Kerbosch est inspirée par (Cazals, Karande, 2008), dont l’algorithme
est décrit en figure 43. Notre implémentation utilise aussi une fonction qui transforme une matrice
de similarité en une matrice d’adjacence en utilisant une valeur de seuil pour supprimer les éléments
qui sont trop dissemblables.
Figure 43 : Algorithme de Bron-Kerbosch
128
L’avantage du regroupement par cliques est de permettre d’avoir simplement un regroupement flou,
où un élément peut appartenir à plusieurs classes. Ceci est intéressant pour le lexique sémantique,
puisqu’un sens donné peut être regroupé dans plusieurs sens macroscopiques. Dans ce contexte,
notre implémentation est « raisonnablement » rapide (quelques millisecondes pour trouver les
cliques dans un graphe d’une centaine d’éléments).
b)
Regroupement spectral
L’avantage du regroupement spectral est de dispenser l’utilisateur de devoir fournir un seuil a priori.
En effet, ces seuils sont parfois difficiles à trouver pour avoir un bon regroupement.
L’algorithme de regroupement spectral procède en deux phases. La première phase (division)
consiste à créer un regroupement hiérarchique en bipartitionnant récursivement le graphe résultant
de la matrice de similarité. La seconde phase (fusion) cherche le meilleur regroupement arborescent
suite à la phase de division. La figure 44 illustre le principe de l’algorithme. Son fonctionnement
précis est détaillé en annexe, page 202 ; le point très intéressant de l’algorithme est qu’il tient
compte du fait que la matrice est creuse pour optimiser les calculs.
Figure 44 : Exemple simplifié de mise en œuvre de l’algorithme de regroupement spectral
Les performances de notre implémentation initiale étaient (subjectivement) correctes : le
regroupement de 400 documents courts (deux lignes de texte) nécessitait 2 secondes de temps de
calcul. Depuis, l’équipe Proxem a optimisé cette implémentation en tombant à moins d’une seconde
de calcul sur le même type de corpus.
5.
Applications
Voyons quelques exemples concrets de mise en œuvre du regroupement dans des applications
utilisant Antelope, ou dans la plate-forme elle-même.
Une offre d’emploi est souvent reprise en plusieurs exemplaires, avec des légères variantes par
rapport à l’offre initiale. Pour déterminer le nombre de postes ouverts à un instant donné (qui est
sensiblement inférieur au nombre d’offres), il faut donc procéder à un dédoublonnement du corpus
d’offres.
Autre exemple : nous avons vu dans la partie dédiée au lexique sémantique que le découpage des
sens proposé par WordNet est parfois trop fin. Nous avons appliqué des algorithmes de
regroupement aux définitions des sens des différents vocables pour les fusionner en sens
macroscopiques, de façon à simplifier la désambiguïsation lexicale.
129
Enfin, dans une application de recherche d’information, la visualisation d’un grand nombre de
résultats est souvent problématique. Il est donc pratique de regrouper les résultats en sousensembles cohérents. Nous illustrerons ce point dans la partie qui présente les applications
d’Antelope, notamment aux sections VI.B.3 (partie 134) et VI.D.5 (page 144).
6.
Conclusion
Nous prévoyons d’utiliser dans le futur des algorithmes incrémentaux (ou algorithmes online) qui
modifient dynamiquement les regroupements déjà créés lors de l’ajout de nouveaux documents. Ils
évitent en effet de tout recalculer et permettent ainsi de traiter de grands volumes de données en
constante augmentation.
Nous envisageons aussi d’implémenter l’algorithme Lingo (Osiński et al., 2004). Il trouve d’abord les
descriptions qui pourraient s’appliquer aux documents en réduisant les dimensions, puis assigne ces
documents à chacune des descriptions trouvées.
130
Partie VI. Applications
Plusieurs applications du TAL ont produit des logiciels largement utilisés. Parmi les plus connues, on
peut citer : la traduction automatique (application pionnière du TAL), la correction orthographique
ou grammaticale, la recherche d’information (moteurs de recherche), la reconnaissance vocale, la
synthèse de la parole, la génération automatique de textes, le résumé automatique de textes. En
plus de ces applications historiques, le TAL trouve aujourd’hui sa place en entreprise dans des
domaines très divers. La classification de documents peut ainsi servir au routage automatique de
documents entrants vers les bons destinataires. D’autres applications mettent en œuvre une
extraction d’information sur mesure, pour analyser par exemple des opinions exprimées par des
consommateurs ou des décisions de justice.
Nous présentons d’abord trois applications que nous avons développées avec l’équipe Proxem. Elles
intègrent tout ou partie des composants d’Antelope, avec une complexité croissante qui reflète une
progression chronologique 169. Les deux premières concernent l’extraction d’information. Le chapitre
A présente un sous-ensemble du projet SCRIBO ; le composant de reconnaissance d’entités
nommées (Cf. V.B.5, page 99) est appliqué aux articles de presse, en respectant le standard UIMA (Cf.
III.H, page 35). L’outil de veille économique décrit au chapitre VI.B (page 134) utilise en plus les
composants d’extraction de relations (Cf. V.C, page 106) et de regroupement de documents (Cf. V.F,
page 125).
La troisième application s’appelle Ubiq. Développée par l’équipe Proxem, elle exploite tous les
composants de la plate-forme Antelope. Ubiq est une solution d’aide à la décision, aujourd’hui
déclinée en deux versions. La première, présentée au chapitre D, concerne l’e-réputation par analyse
d’avis de consommateurs. La seconde, détaillée au chapitre E, porte sur les documents RH ; après
une analyse sémantique, elle permet de trouver les meilleurs CV correspondant à une offre ou les
meilleurs postes pour un profil donné. Dans ces deux cas, nous avons dû procéder en amont à
l’acquisition de connaissances spécifiques au domaine traité ; c’est pourquoi nous commencerons
par présenter au chapitre C notre démarche pour enrichir le lexique sémantique sur un domaine.
Ces applications relèvent plus du projet d’ingénierie ou de la recherche appliquée que de la
recherche fondamentale170. Nous les présentons pour illustrer concrètement le résultat de la thèse :
la capacité à créer rapidement des applications où le TAL joue un rôle central, et qui rend un service
tangible à des utilisateurs qui n’ont aucune idée de ce qu’est le TAL171.
Pour finir, nous tenons à montrer qu’il n’y a pas que l’équipe Proxem qui met en œuvre Antelope. Le
chapitre F présente une dizaine de projets de recherche qui ont utilisé la plate-forme.
169
SCRIBO s’est déroulé de 2008 à 2010. Le développement de la version d’Ubiq pour l’analyse des avis de
consommateurs a démarré en 2010 ; celui de la version dédiée aux ressources humaines a débuté en 2011.
170
Néanmoins, certains des composants d’analyse ont été améliorés pour tenir compte du contexte applicatif.
171
Nous oserons le parallèle suivant : si un beau moteur (Antelope) est la partie technologique la plus noble
d’une voiture (Ubiq), sa principale qualité est de savoir se faire oublier au quotidien, au profit du tableau de
bord et de la carrosserie (interface homme-machine simple à utiliser, rapports synthétiques compréhensibles).
131
A. Extraction d’information dans des articles de presse
(projet SCRIBO)
1.
Objectif
SCRIBO (Semi-automatic and Collaborative Retrieval of Information Based on Ontologies) est un
projet collaboratif de recherche appliquée en informatique, en linguistique et en ingénierie des
connaissances, qui s’est déroulé de mi-2008 à fin 2010. Ce projet a été labellisé par le groupe de
travail Logiciel Libre du pôle de compétitivité Systematic. Son objectif était la mise au point
d’algorithmes et d’outils collaboratifs libres pour l’extraction de connaissances à partir de textes ou
images et l’annotation semi-automatique de documents numériques. Les principaux acteurs du
projet SCRIBO sont le CEA LIST, l’INRIA, le LRDE (EPITA), Nuxeo, Proxem, Tagmatica et XWiki, ainsi
que l’AFP (Agence France Presse) et Mandriva en tant qu’entreprises utilisatrices pilotes.
L’AFP a mis en œuvre les composants SCRIBO dans le contexte de l’annotation semi-automatique de
flux d’informations multimédia multilingues, aussi bien dans des domaines généraux que
thématiques, ainsi que dans un contexte de veille. Mandriva a expérimenté les composants SCRIBO
sur deux chantiers : d’une part pour procéder à l’annotation automatique de la documentation du
système d’exploitation Mandriva Linux (manuels techniques, questions-réponses, articles de presse,
interviews, etc.) dans le but d’améliorer l’accès à des informations spécifiques dans différentes
langues ; d’autre part pour enrichir les fonctionnalités du bureau sémantique KDE.
2.
Reconnaissance d’entités nommées
SCRIBO était subdivisé en plusieurs sous-projets. L’un d’eux, piloté par Proxem, consistait en
l’acquisition de connaissances depuis des documents textuels. L’objectif du sous-projet était
notamment la détection des personnes, lieux, organisations et montants monétaires cités dans les
dépêches de l’AFP.
a)
Compatibilité des annotations avec UIMA
Le projet SCRIBO a permis d’étendre la plate-forme Antelope, d’une part en créant une première
implémentation de la reconnaissance d’entités nommées, et d’autre part en rendant ses résultats
conformes au standard UIMA (Cf. chapitre III.H, page 35). En effet, comme plusieurs éditeurs de
composants de TAL participaient au projet, cette architecture a été retenue pour partager les
annotations provenant de différents composants. La fusion de ces différents jeux d’annotations
(éventuellement en contradiction) relevait de la responsabilité de l’AFP.
b)
Résultats
En utilisant la convention IOB (Cf. V.B.5.b), on cherche à attribuer les étiquettes B_Personne,
I_Personne, B_Lieu, I_Lieu, B_Organisation, I_Organisation, B_Monnaie, I_Monnaie et O. Les
caractéristiques prises en compte sont la forme de base du mot, sa partie du discours ainsi que la
présence de majuscules et de nombres. Le corpus de test était constitué de 130 articles.
Nous avons mené deux expériences d’apprentissage en utilisant les CRF, en considérant les
caractéristiques du mot courant combinées à celles des n mots précédents et suivants au sein d’une
fenêtre de taille 2 et 5. Le tableau 17 détaille les résultats mesurés sur la fenêtre de taille n=2, et le
tableau 18 ceux de la fenêtre de taille n=5. Dans ces tableaux, à chaque étiquette sont associées le
132
nombre de mots annotés dans le corpus de test (colonne #ref), le nombre de mots reconnus par le
CRF (colonne #model) et le nombre de mots annotés dans le corpus de test également reconnus par
le CRF (colonne #match). On constate que la qualité de reconnaissance varie selon le type d’entité ; la
comparaison des deux tableaux montre que l’élargissement de la fenêtre de 2 à 5 n’améliore pas la
F-mesure.
Etiquette
O
B_Personne
I_Personne
B_Lieu
I_Lieu
B_Organisation
I_Organisation
B_Monnaie
I_Monnaie
Moyenne
#ref
44137
678
663
1082
185
225
148
40
81
#model
44350
644
635
1052
191
142
108
38
79
#match
43887
538
551
993
159
113
71
38
79
précision
0.9896
0.8354
0.8677
0.9439
0.8325
0.7958
0.6574
1.0000
1.0000
0.8802
Rappel
0.9943
0.7935
0.8311
0.9177
0.8595
0.5022
0.4797
0.9500
0.9753
0.8114
F-mesure
0.9919
0.8139
0.8490
0.9306
0.8457
0.6158
0.5547
0.9744
0.9875
0.8404
rappel
0.9942
0.7950
0.8190
0.9261
0.8486
0.5378
0.4797
0.9000
0.9506
0.8056
F-mesure
0.9920
0.8173
0.8432
0.9356
0.8650
0.6385
0.5108
0.9474
0.9747
0.8360
Tableau 17 : Résultats de la reconnaissance d’entités nommées avec une fenêtre de taille 2
Etiquette
O
B_Personne
I_Personne
B_Lieu
I_Lieu
B_Organisation
I_Organisation
B_Monnaie
I_Monnaie
Moyenne
#ref
44137
678
663
1082
185
225
148
40
81
#model
44338
641
625
1060
178
154
130
36
77
#match
43882
539
543
1002
157
121
71
36
77
précision
0.9897
0.8409
0.8688
0.9453
0.8820
0.7857
0.5462
1.0000
1.0000
0.8731
Tableau 18 : Résultats de la reconnaissance d’entités nommées avec une fenêtre de taille 5
Nous avons effectué une fouille d’erreur sur les nouvelles instances d’entités reconnues par le CRF
mais qui n’étaient pas annotées dans le corpus de test, pour déterminer si elles représentaient
effectivement des entités nommées. Une vérification manuelle confirme que ce n’est pas le cas. Par
exemple, certaines personnes ou organisations sont détectées comme étant des lieux. Ces erreurs
sont dues d’une part à une prédiction incorrecte du CRF, mais aussi aux erreurs d’annotation du
corpus d’apprentissage. Le tableau 19 résume ces résultats par classe d’entité.
Entité nommée Entités nouvelles détectées par le CRF
Personne
80
Lieu
42
Organisation
22
Monnaie
1
Entités valides
45
20
15
1
Tableau 19 : Résultats de la fouille d’erreur sur les entités nouvelles proposées par le CRF
133
B.
Veille économique sur le Web
1.
Objectif
Un outil d’extraction d’information est livré avec la plate-forme à titre de démonstration. Il utilise les
composants de segmentation, d’extraction de relations après analyse syntaxique, de reconnaissance
d’entités nommées et de regroupement de documents.
Cet outil permet d’automatiser des requêtes de veille économique sur le Web pour y trouver des
événements reliant des entités nommées, comme par exemple le rachat d’une société par une autre,
le lancement d’un nouveau produit par une entreprise, la nomination ou le départ d’un dirigeant…
2.
Mode opératoire
L’utilisateur de l’outil exprime d’abord ses requêtes sous forme de plusieurs paraphrases de
l’événement qu’il recherche. La figure 36 (page 113) illustre l’exemple « rachat de société » avec
onze réalisations linguistiques en anglais. Ces paraphrases permettent ensuite d’effectuer des
requêtes sur un moteur de recherche du Web172. Les adresses obtenues sont « dédoublonnées »,
puis chaque page HTML est chargée et examinée. L’outil filtre les phrases et retient celles qui
contiennent, dans le même ordre, les mots-clés de l’une des paraphrases de la requête. La méthode
d’extraction d’information utilisée s’appuie sur une traduction des paraphrases en patrons
syntaxiques ; les phrases susceptibles de contenir l’information recherchée font l’objet d’une analyse
syntaxique en dépendances, puis d’un appariement de formes avec les graphes syntaxiques des
patrons (présenté en section V.C.1.b). Cette méthode fournit donc des résultats précis, mais au prix
d’un temps de calcul élevé (une heure sur cet exemple, en incluant la collecte Web).
Notons que cet outil peut s’interfacer avec Protégé (éditeur d’ontologie au format OWL173).
L’utilisateur y associe directement des paraphrases à une classe de relations, en utilisant le
mécanisme d’annotations de Protégé. Le composant d’extraction d’information importe ces
annotations à l’aide d’une interface de programmation qui permet de lire l’ontologie au format OWL.
Une fois les données extraites, elles peuvent être exportées au format RDF et venir enrichir
l’ontologie avec de nouvelles instances.
3.
Visualisation des résultats
Sur l’exemple précité utilisant onze paraphrases, la recherche des rachats effectués par Microsoft
collecte d’abord 2 160 pages Web. Le composant d’extraction d’information affichait initialement un
résultat brut sous la forme d’une liste à plat de 1 353 noms, comme montré en figure 45, où
plusieurs lignes peuvent faire référence à une même société.
172
Actuellement Microsoft Bing ou Yahoo proposent une interface de programmation applicative permettant
de piloter des recherches Web à partir d’un programme ; Google en a aussi offert une jusqu’à novembre 2010.
173
Web Ontology Language : langage de modélisation d’ontologies basé sur les logiques de description, et
standard du Web sémantique (Cf. page 186).
134
Figure 45 : Résultat brut de l’extraction d’information, sans regroupement des résultats
Figure 46 : Visualisation de l’extraction d’information avec regroupement des résultats
Le regroupement des résultats permet de les rassembler et de les afficher d’une façon plus
synthétique : ici, on obtient 245 sociétés distinctes, après fusion des doublons. Le résultat peut être
exporté sous forme de carte heuristique –ou mind map en anglais– (voir figure 46) pour en améliorer
la lisibilité. La taille de la police de caractère servant à afficher les noms de société y est
proportionnelle au nombre de documents où l’information a été trouvée.
135
C. Acquisition de connaissances spécifiques à un
domaine applicatif
1.
Objectif
L’apprentissage des spécificités d’un nouveau domaine est souvent le point faible des solutions
d’analyse sémantique. En effet, cette étape peut nécessiter des semaines, voire des mois, de travail
humain. Quand on analyse des avis de consommateurs, cette étape est cruciale. En effet, on ne
s’exprime pas de la même façon, ni sur le fond ni sur la forme, quand on écrit un avis sur sa banque
ou sur l’enseigne où l’on a fait ses courses. Les produits et services peuvent avoir des caractéristiques
très variables : par exemple, l’humidité peut être un attribut positif (si on parle d’un humidificateur
d’air) ou négatif (si c’est une tente de camping). Nous commencerons donc par présenter ici notre
démarche d’acquisition des connaissances spécifiques à un domaine particulier.
Nous avons présenté en IV.E (page 86) notre vision d’une approche pragmatique consistant à mixer,
d’une façon semi-automatique, une démarche descendante (modélisation du monde a priori) avec
une démarche ascendante (exploitation du corpus à traiter) pour disposer du lexique le mieux adapté
à une application donnée. Dit autrement, notre approche cherche à constituer rapidement
l’extension spécifique nécessaire pour enrichir le lexique sémantique standard d’Antelope et
l’adapter à une application donnée. Nous en illustrerons concrètement l’intérêt dans deux cas :
l’analyse d’avis de consommateurs174 d’une part (chapitre D) et de documents RH d’autre part
(chapitre E).
2.
Collecte d’un corpus relatif au domaine considéré
La découverte d’un domaine que l’on souhaite analyser nécessite de la « matière première ». Une
étape préliminaire est donc la collecte d’un corpus de documents relatifs à ce secteur. Le cas le plus
simple se présente quand un corpus représentatif peut être fourni en début de projet ; mais ce n’est
pas toujours le cas.
Quand un tel corpus n’est pas disponible, nous commençons par collecter sur le Web public quelques
milliers de documents issus de multiples canaux175, de façon à avoir de la diversité. Quand nous
disposons d’un début d’ontologie du domaine (notamment sur la partie produits), nous pouvons
piloter un moteur de recherche du Web pour automatiser cette collecte. Nous appliquons ensuite
notre démarche d’acquisition de connaissances.
3.
Découverte des termes du domaine
Une étape d’extraction terminologique fait émerger les termes les plus fréquents du corpus collecté :
mots simples (« banque », « compte »…) ou expressions multi-mots (« livret A », « chargé de
clientèle », « banque privée » …). Une procédure interactive permet d’enlever les termes jugés
inappropriés. Le reste constitue un ensemble de termes pertinents.
174
L’équipe Proxem a appliqué cette approche avec succès sur des secteurs très différents, notamment la
grande distribution, la banque de détail, l’industrie du vin, la cosmétique et l’automobile.
175
Typiquement des sites d’avis de consommateurs (notamment www.ciao.fr), des blogs et forums, et
éventuellement des sites d’actualité.
136
La figure 47 montre le résultat de l’extraction terminologique effectuée sur 3 500 avis publics donnés
par des consommateurs sur leur banque (source : site www.ciao.fr). Cette visualisation sous forme
de nuage de mots met en évidence :





Des banques : BNP Paribas, Société Générale, Crédit Foncier, Banque Postale, Crédit Agricole,
ING Direct, Banque Populaire, Caisse d’Epargne, autres banques.
Des produits et services : site internet, livret A, carte bancaire, carte bleue, prêt immobilier,
assurance vie.
Des caractéristiques de ces produits et services : taux fixe, taux variable, débit immédiat.
Des opérations courantes : ouverture de compte.
Des délais : 3 semaines, 3 mois, 6 mois, 5 ans, 25 ans.
Figure 47 : Extraction terminologique de 3 500 avis publics de consommateurs sur leur banque
Nous organisons ensuite ces termes en classes sémantiques. Cette étape est actuellement manuelle.
Nous commençons à essayer d’automatiser cette étape avec des approches d’analyse
distributionnelle comme celle décrite dans (Van de Cruys, 2010), mais n’avons pas réussi pour
l’instant à le faire d’une façon satisfaisante. Le regroupement des termes sous forme de concepts se
fait en créant des relations :


De synonymie, pour créer ou enrichir des synsets : « prêt immobilier » est synonyme de
« crédit immobilier », par exemple.
D’hyperonymie/hyponymie : « carte bleue » est un type de « carte bancaire », « taux fixe » et
« taux variable » sont des « taux », etc.
4.
Extension du lexique sémantique standard
Le lexique sémantique standard d’Antelope compte aujourd’hui 73 000 lemmes en français.
44 200 proviennent de WOLF ; 28 800 nouveaux lemmes ont été ajoutés au fil des projets, avec une
technique qui importe des concepts par lots à partir de la Wikipédia en français, avant une validation
manuelle. Les concepts spécifiques au domaine extraits à l’étape précédente viennent l’enrichir lors
de chaque projet. La figure 48 montre par exemple une définition courte du concept « banque
commerciale » avec comme instances hyponymes une liste de banques françaises.
137
Figure 48 : Concept « banque commerciale » dans le lexique sémantique d’Antelope
5.
Reconnaissance d’entités nommées du domaine
a)
Amorce en utilisant des gazettes
En fonction du type d’application à réaliser, on souhaite reconnaître des entités nommées de natures
très variables. La veille économique vise classiquement à identifier des personnes, lieux et
organisations. Dans un contexte d’enseigne de grande distribution, les entités intéressantes à
détecter sont plutôt les produits, marques et concurrents cités, ainsi que des concepts liés au métier
(risque sanitaire ou risque juridique, par exemple). Dans le domaine des ressources humaines, on
cherchera à extraire les métiers, compétences, diplômes, langues, etc.
Le lexique sémantique d’Antelope permet de créer des gazettes (Cf. V.B.2, page 95). En cas
d’ambiguïté possible, les termes des gazettes sont associés à des mots clés activateurs ou
inhibiteurs176. Une première passe de reconnaissance d’entités nommées peut alors être effectuée
sur le corpus grâce à ces gazettes. Elle produit un corpus où les entités nommées du domaine sont
annotées. La figure 49 présente quelques phrases tirées d’avis de consommateurs, où des marques
apparaissent en rouge (Garnier…) et des produits en bleu (merguez, sommier, matelas…).
176
Par exemple, le sens ORANGE#1[fruit] sera associé aux mots clés activateurs jus, fruit, pulpe… De même,
ORANGE#2[marque télécom] sera lié à internet, ADSL, contrat, carte SIM, opérateur…
138
On a appelé la cliente pour venir chercher une commande : Lait Après Soleil de Garnier.
Acheter merguez le 27/08/2010, pas appétissant sur le barbecue de marque PRIM’ GRILL
CDE larroche mazet Cabernet 2 cartons
J’ai reçu le sommier et matelas de marque ivana
Bonjour, je voulais commander un automatisme pour portail à mon magasin de Béthune
Figure 49 : Reconnaissance initiale d’entités nommées par gazettes
Les gazettes que nous utilisons peuvent s’avérer incomplètes, soit parce que les sources qui ont
permis leur création ne sont pas exhaustives, soit parce que de nouveaux concepts apparaissent au
fil du temps. Afin de contourner ce problème, nous tentons de détecter automatiquement sur corpus
des nouveaux concepts, qui seront soumis à une validation humaine ; un linguiste peut alors valider
ou infirmer les nouveaux concepts proposés. Nous utilisons pour cela différents mécanismes
d’apprentissage ; nous en présentons deux ici, le premier utilisant les CRF, et le second qui opère par
exploration des énumérations.
b)
Généralisation par apprentissage utilisant les CRF
Un apprentissage utilisant le mécanisme des CRF (Cf. V.B.3, page 97) est alors effectué sur ce corpus
annoté. La figure 50 montre (en souligné) les résultats de cet apprentissage, qui propose de
nouvelles entités nommées ou complète celles qui étaient déjà identifiées.
Par exemple, de nouvelles marques sont détectées. Le système a appris que le mot (ou groupe de
mot) qui suit le terme « marque » en est justement une. Il détecte alors les marques « ivana » et
« PRIM’ GRILL » qui n’existaient pas dans les gazettes ; de même, il considère que le nom de la
marque est « Laroche Mazet » (et non « Laroche »).
En ce qui concerne les produits, le système identifie correctement « lait après soleil » (et non « lait »
tout seul). Il trouve aussi le produit « automatisme pour portail », inconnu jusqu’alors ; le système a
donc aussi appris que, dans ce corpus, le groupe nominal qui suit le verbe « commander » est
probablement un produit.
On a appelé la cliente pour venir chercher une commande : Lait Après Soleil de Garnier.
Acheter merguez le 27/08/2010, pas appétissant sur le barbecue de marque PRIM’ GRILL
CDE larroche mazet Cabernet 2 cartons
J’ai reçu le sommier et matelas de marque ivana
Bonjour, je voulais commander un automatisme pour portail à mon magasin de Béthune
Figure 50 : Reconnaissance d’entités nommées après généralisation par apprentissage
c)
Généralisation par exploration des énumérations
Une des méthodes que nous avons adoptées consiste à repérer dans le texte des énumérations de
syntagmes nominaux. L’idée est que si la plupart de ces syntagmes sont des entités connues, alors les
syntagmes restants sont vraisemblablement également des entités. Il y a également une forte
probabilité pour que le type d’une entité inconnue soit le même que celui des entités connues qui
l’entourent, ou un type proche.
Cette méthode s’est avérée très efficace pour l’adaptation des analyseurs au domaine des ressources
humaines (voir plus loin la section VI.E.2). En effet, lors de l’analyse de CV ou d’offres d’emploi, on
rencontre très fréquemment des listes de compétences ou de diplômes.
139
L’algorithme est le suivant. On part d’un texte préalablement annoté en entités nommées. La
première étape consiste à explorer les groupes nominaux contigus séparés par des virgules ou des
conjonctions (telles que « et » et « ou ») ; on vérifie si une entité nommée a été reconnue dans
chaque groupe nominal. On examine ensuite les énumérations ayant une longueur d’au moins trois
groupes nominaux, avec au moins deux groupes nominaux reconnus en tant qu’entités nommées, et
au moins un groupe nominal non reconnu en tant qu’entité nommée. Le système peut alors faire
l’hypothèse qu’un groupe nominal non reconnu est un bon candidat pour devenir une nouvelle
entité nommée.
Il reste à associer un type au nouveau candidat, avec deux cas de figure.

Si les autres entités reconnues dans l’énumération partagent le même type, alors ce dernier
convient pour le nouveau candidat. Soit la phrase suivante, tirée d’une offre d’emploi :
Véritable référent technique, vous êtes expert des technologies CISCO (vous faites état de
certifications: CCNA, CCNP, CCSP, CCIE...).
La reconnaissance initiale d’entités nommées avait reconnu CCSP et CCIE (soulignées en
rouge) comme étant des instances de CERTIFICATION INFORMATIQUE. Le détecteur
d’énumérations a trouvé une énumération de quatre groupes nominaux dont deux connus ;
il peut donc proposer de typer aussi CCNA et CCNP en tant que CERTIFICATION INFORMATIQUE.

En revanche, si les entités reconnues ont des types différents, on attribue à l’entité nommée
candidate leur plus proche ancêtre commun dans la hiérarchie des types. Prenons l’exemple :
Habitué à travailler avec l’outil informatique notamment AutoCAD, FreeCAD, MS Project.
La reconnaissance d’entités nommées a détecté AutoCAD comme un LOGICIEL DE CAO, et MS
Project comme un LOGICIEL DE GESTION DE PROJET. Le système peut donc inférer que FreeCAD est
aussi une entité nommée candidate. Pour déterminer son type, on cherche le plus proche
ancêtre commun de LOGICIEL DE GESTION DE PROJET et LOGICIEL DE CAO, qui sont tous deux des
hyponymes de LOGICIEL. Le système peut proposer LOGICIEL comme type pour FreeCAD.
Ensuite, lors de la validation humaine, le linguiste pourra éventuellement requalifier plus
finement FreeCAD en tant que LOGICIEL DE CAO.
6.
Amorce d’un plan de classification
Pour finir, un regroupement automatique des documents du corpus permet d’amorcer une
proposition de plan de classification thématique. Il permet de faire apparaître des groupes de
documents qui correspondent par exemple à des demandes d’informations, des félicitations ou
encore aux principaux motifs d’insatisfaction.
140
D.
Analyse d’avis de consommateurs (Ubiq)
1.
Objectif
Être à l’écoute de la « voix des clients » et gérer sa e-réputation177 sont des enjeux majeurs pour
toutes les marques B2C178. Ubiq est une solution d’aide à la décision dédiée aux marques de la
grande distribution, du commerce électronique, des cosmétiques, de la banque de détail ou de la
banque en ligne (Chaumartin, 2011). Son objectif est de permettre d’identifier les attentes des
consommateurs en les classant par thématiques, de détecter les tendances, d’analyser les opinions,
d’anticiper les problèmes et de visualiser d’un coup d’œil les « sujets chauds » du moment.
2.
Filtrage de documents provenant de sources diverses
Ubiq permet aux entreprises d’analyser les avis de consommateurs quelle qu’en soit l’origine,
comme le résume le tableau 20. Les verbatims d’expression spontanée se trouvent en effet le plus
souvent dispersés sur des sources externes (blogs, forums, news, RSS, tweets…) et/ou internes (mails
envoyés spontanément, réponses aux questions ouvertes d’enquêtes).
Documents
Sources privées
Sources publiques
Ecrits spontanément par les clients
Voix du Client
Emails envoyés spontanément
Retranscriptions téléphoniques
Réclamations, courriers scannés…
e-réputation
Blogs, forums, réseaux sociaux
Twitter, Facebook
Commentaires sur les news…
Sollicités par la marque
Etudes
Sondages d’opinion
Enquêtes de satisfaction
Evaluation d’applications mobiles...
Enquête publique
Exemple : la grande enquête de Radio-France
« Quel travail voulons-nous ? »
Tableau 20 : Typologie des sources traitées par Ubiq
a)
Collecte d’avis sur le Web
L’explosion du Web 2.0 permet à tout-un-chacun de s’exprimer sur sa page Facebook ou sur son
blog, sur des forums, sur Twitter et plus récemment sur Google+, en attendant le prochain réseau
social à la mode. L’ensemble de ces contributions crée un énorme volume d’avis et de jugements
plus ou moins pertinents, portant sur des personnalités, des événements ou des produits.
Nous n’entrerons pas ici dans le détail de la collecte sur le Web, qui n’est pas un problème de TAL.
Les difficultés sont néanmoins nombreuses : trouver les bonnes sources, découper correctement une
page Web (Cf. III.I.1), s’assurer de la récence de l’information qui s’y trouve… A ce stade, les
composants d’analyse sémantique entrent en jeu, en permettant par exemple de déterminer la
pertinence d’une information puis d’extraire les entités nommées.
La collecte de conversations ciblant une marque ou un produit donné sur le Web soulève des
difficultés spécifiques. Séparer en amont le bon grain de l’ivraie nécessite d’appliquer des filtres de
désambiguïsation, de récence et de pertinence, pour éviter de traiter des milliers de conversations
trop anciennes ou sans intérêt.
177
178
Ou réputation en ligne, ou notoriété numérique : l’opinion globale qu’ont les internautes sur la marque.
Business to Consumer (B2C ou B to C) c’est-à-dire les activités ayant le consommateur final comme client.
141
Illustrons ce point à travers quelques exemples ciblant la société Carrefour. Cette marque est aussi
un nom commun ; une collecte par mot clé renvoie donc aussi des documents qui sont hors sujet car
contenant des homonymes de l’enseigne (« L’accident de voiture a eu lieu sur le carrefour
giratoire » ; « La Suisse est au carrefour de l’Europe »). Des documents citant un magasin de
l’enseigne peuvent présenter un intérêt faible (« Le hold-up a eu lieu près du Carrefour de Trifouillyles-Pâquerettes ») ou variable selon les attentes du destinataire de l’analyse (« Le son d’avoine, j’en
ai trouvé chez Carrefour » ; « Je trouve les prix bien plus intéressants chez Carrefour que chez
Leclerc »).
3.
Analyses effectuées par Ubiq
Les traitements sémantiques réalisés par Ubiq permettent d’extraire et d’associer aux documents de
nombreuses métadonnées : marques, produits, concurrents, opinions... selon le processus présenté
en figure 51.
Verbatim
Non gérée
Langue
connue?
Examen
manuel
Extraction
métadonnées
Marque, produit…
Classification
Motif, rayon, priorité, humeur…
Spam, alertes, tendances…
Moteur de recherche
Figure 51 : Processus de l’analyse sémantique effectuée par Ubiq
a)
Détection de la langue
Un premier traitement cherche à détecter la langue de chaque document. Ubiq traite ensuite les
documents en écrits français ou l’anglais. Cette étape soulève son lot de difficultés. Nous faisons
actuellement l’hypothèse qu’un avis est rédigé intégralement dans une langue donnée. Or, dans
certain cas, il peut contenir des sections faisant alterner deux langues : un verbatim de
consommateur portant sur des produits électroniques est souvent rédigé en « franglais », en
mélangeant par exemple un avis exprimé en français et des citations tirées d’un manuel d’utilisation
en anglais ; cela entraîne alors une détection erronée de la langue.
Nous ne traitons pas ces cas pour l’instant, car ils sont très peu fréquents dans les corpus que nous
avons traités. Le problème est alors que la section de texte rédigée dans une langue détectée d’une
façon incorrecte fera l’objet de traitements (comme la correction orthographique ou la
reconnaissance d’entités nommées) dans la mauvaise langue, ce qui créé du bruit dans le résultat de
l’analyse.
142
b)
Correction orthographique
Les verbatims de consommateurs n’étant pas exempts de fautes, Ubiq procède à une étape préalable
de correction orthographique. Une spécificité est d’utiliser plusieurs heuristiques pour tenir compte
du contexte. Par exemple, une heuristique exploite le fait que les documents sont analysés par lots
de plusieurs centaines ou plusieurs milliers. On peut alors tenir compte de la fréquence de chaque
« erreur nouvelle » : si elle revient seulement 2 ou 3 fois, il doit effectivement s’agir d’une erreur ; en
revanche, si des dizaines d’occurrences de la même erreur nouvelle sont présentes, il est plus
probable qu’il s’agisse d’une marque ou d’un produit inconnu du lexique. Des marques nouvelles
apparaissent en effet fréquemment : elles représentent souvent des mots inconnus, absents du
lexique standard. Cette heuristique permet donc d’éviter qu’une marque inconnue (comme Pet Shop
par exemple) soit improprement corrigée vers le mot connu le plus proche (vers sex shop dans le
même exemple).
c)
Reconnaissance d’entités nommées composites
Cette étape permet de reconnaître les principaux éléments cités dans le document : produits,
enseignes, fournisseurs, concurrents, marques, thématiques, problèmes et attentes exprimés par le
consommateur… Nous avons toutefois apporté des améliorations au composant standard de
reconnaissance d’entités nommées, pour tirer pleinement parti du contexte.
Nous avons déjà vu comment des homonymes comme ORANGE#1[fruit] et ORANGE#2[marque télécom] sont
différenciés. Ubiq sait aussi détecter les produits composés, grâce à une phase d’apprentissage sur le
corpus. Nous tenons compte du fait que, sous certaines conditions179, deux produits consécutifs n’en
forment qu’un. Par exemple, « canard à l’orange » est correctement détecté comme un produit
composé unique, rattaché au rayon des plats cuisinés, et non comme deux produits des rayons
volailles (« canard ») et fruits & légumes (« orange »). Ubiq est aussi capable de reconnaître dans
« chocolat Lindt aux noisettes » qu’on parle de « chocolat aux noisettes » (et que c’est un hyponyme
de « chocolat ») de la marque Lindt.
d)
Identification des synonymes
L’expansion des synonymes est faite lors de l’indexation sémantique, et non lors de la recherche.
Cela permet de tirer pleinement partie du contexte, et d’optimiser les performances, en effectuant
l’opération une fois pour toutes. Par exemple, « serveuse » a pour synonyme « hôtesse » ; le sens de
« serveur » dépend en revanche du contexte (« serveur informatique » est un autre sens).
4.
Exemples concrets d’analyse d’un document
a)
Contexte bancaire
La figure 52 montre l’analyse d’un verbatim relatif au monde bancaire : les établissements, produits
et opérations bancaires sont correctement identifiés.
179
Attention aux exceptions : si la « tarte à la noix » existe effectivement, un produit « à la noix » n’est pas
forcément un produit composite ; de même, le « collier de mouton » et le « collier pour chien » ne doivent pas
être confondus avec un collier du rayon bijouterie.
143
Figure 52 : Capture d’écran de l’analyse d’un verbatim relatif au monde bancaire
b)
Contexte grande distribution
La figure 53 montre l’analyse d’un verbatim relatif à la grande distribution. Les produits, marques,
concurrents et concepts y sont correctement détectés. La faute d’orthographe sur « bagette » est
corrigée en « baguette ». Remarquons que le système procède à une normalisation des noms de
produits (« papier toilette » = « PQ ») et de marques (« saint Hubert 41 » = « ST HUBERT 41 »).
Figure 53 : Capture d’écran de l’analyse d’un verbatim relatif à la grande distribution
5.
Détection des tendances
Les traitements évoqués jusqu’ici portent sur les documents pris individuellement. Ubiq regroupe
ensuite toutes les informations extraites, pour donner une vue d’ensemble sur ce qui se passe sur
une période de temps et en dégager les tendances ; le composant de regroupement de documents
d’Antelope est utilisé à cet effet. La figure 54 montre comment le module de détection des
tendances affiche sur une timeline synthétique les documents de chaque semaine (période d’activité
commerciale de référence dans la grande distribution). La taille de chaque regroupement est
proportionnelle au nombre de documents qui la constituent ; leur couleur indique le motif principal
(par exemple, les ruptures de stocks apparaissent en vert, les problèmes de qualité en rouge, etc.).
L’utilisation d’une évolution du composant d’analyse de sentiments (Cf. V.D, page 115) permet de
mesurer l’évolution dans le temps du nombre d’avis positifs et négatifs. Cette interface rend service
au quotidien à plusieurs publics : la direction du marketing dispose d’un instantané des avis exprimés
par les consommateurs au niveau national ; un directeur de magasin a une idée précise de ce qui se
passe dans son périmètre ; un responsable qualité, spécialisé dans une gamme de produits, peut se
faire une opinion sur l’évolution de la qualité et découvrir d’éventuels problèmes de production.
144
Figure 54 : Vision de synthèse de plus de 10 000 documents sur deux semaines
6.
Interface de la solution Ubiq
a)
Recherche et analyse multidimensionnelle
Figure 55 : Analyse multidimensionnelle permettant d’effectuer un zoom jusqu’au verbatim
145
Lors de la phase d’analyse, Ubiq extrait des conversations les produits (et rayons), les enseignes
concurrentes, les marques, les thématiques et concepts ainsi que les problèmes exprimés par les
consommateurs. Comme montré en figure 55, Ubiq permet ensuite d’effectuer simplement des
recherches par mots clés, par facettes180, ou par une combinaison simultanée de ces deux types de
recherche. Ubiq permet aussi de chercher les verbatims similaires à un verbatim donné, avec ou sans
limitation de plage de temps, ce qui est pratique pour déterminer si un phénomène est chronique ou
ponctuel.
b)
Rapports et tableaux de bord
Une fois les documents analysés, on peut facilement faire des requêtes sur les documents, mesurer
l’évolution dans le temps d’un phénomène, définir des indicateurs de synthèse pour constituer un
tableau de bord, effectuer des analyses croisant deux axes, etc. La figure 56 montre des exemples de
tableaux de bord synthétiques générés par Ubiq, qui servent d’outil de pilotage quotidien : évolution
des avis au fil du temps, griefs les plus évoqués, etc.
Figure 56 : Tableaux de bord synthétiques d’Ubiq
E.
Analyse d’offres d’emploi et de CV (Ubiq RH)
1.
Objectif
Les offres d’emploi et CV disponibles en ligne constituent un matériau potentiellement très riche,
disponible en temps réel. Son analyse est rendue difficile en raison de la masse d’informations à
analyser, de la variété des supports de publication en ligne, de la faible standardisation des formats
180
Un moteur de recherche à facettes affiche des données structurées extraites du texte, en les regroupant par
catégories. La figure 55 montre sur la gauche de la capture d’écran les thématiques calculées (motifs et rayons)
et sur la droite les entités nommées (marques, concurrents, produits, concepts…) qui constituent les
différentes facettes dans le cas d’espèce.
146
d’annonce, de l’absence de référence à des nomenclatures communes et du caractère souvent
implicite des contenus. L’analyse sémantique offre un moyen de traiter rapidement des volumes
importants de documents RH.
Après avoir été originellement conçue pour traiter les avis de consommateurs, la solution Ubiq a été
adaptée au domaine RH par l’équipe Proxem pour analyser des offres d’emploi et des CV. Ubiq RH
permet aussi de chercher les CV correspondant le mieux à une offre ou les meilleurs postes pour un
profil donné. Un point à souligner est que le code des deux versions est quasiment identique,
l’adaptation au domaine se faisant par simple paramétrage. La figure 57 montre l’interface d’Ubiq
dans ce contexte : on voit à gauche les taxonomies correspondant aux métiers et aux compétences.
La figure 58 détaille les informations extraites suite à l’analyse d’un CV.
Figure 57 : Interface d’Ubiq permettant la recherche dans les documents RH
Figure 58 : Un exemple d’analyse de CV, avec les différentes informations extraites
147
2.
Adaptation d’Ubiq au domaine RH
a)
Adaptation des analyseurs
Différents types d’ambiguïté sont présents dans les documents RH. Un nom propre comme Orange
peut désigner une ville (où habite un candidat, où un poste est à pourvoir…), une entreprise (celle qui
recrute, ou bien une expérience citée dans un CV) ou encore un patronyme. Un nom de métier
désigne des réalités différentes en fonction du secteur : par exemple, on recrute des architectes en
informatique et dans le BTP. Plusieurs villes portent le même nom : Evry peut être le chef-lieu du
département 91 ou une autre ville du département 89. Un nombre, 50000 par exemple, désigne en
fonction du contexte un code postal ou une rémunération.
La démarche d’acquisition de connaissances présentée au chapitre C a été appliquée en s’appuyant
sur un corpus d’approximativement 100 000 CV et 50 000 offres. Au final, les informations extraites
ici par Ubiq sont : les métiers, les compétences sous-jacentes, les talents, les expériences, les
compétences linguistiques, les diplômes, les types d’entreprise, les types de poste, les secteurs, les
habilitations, les éléments de rémunération ainsi que les lieux. Ces travaux d’adaptation au domaine
RH ont contribué aux publications (Loth et al., 2010) et (Chaumartin, 2012).
En ce qui concerne l’identification des métiers, nous avons dû prendre en compte une difficulté dans
l’analyse de certaines offres. Le composant de reconnaissance d’entités nommées extrait les métiers
cités, mais on peut en trouver plusieurs dans une même offre ; en effet, si le poste à pourvoir
apparaît toujours explicitement (« entreprise de BTP recrute un conducteur de travaux »), l’offre
peut aussi mentionner un rattachement hiérarchique (« sous l’autorité du directeur régional,
vous… »). Nous avons alors mis en œuvre le composant d’extraction de relations (Cf V.C, page 106)
pour gérer ce second cas181, de façon à ne pas confondre le profil recherché avec son supérieur
direct. La figure 59 montre des exemples de résultats obtenus.
Figure 59 : Exemples de détection de rattachement hiérarchique dans des offres d’emploi
181
Avec des patrons morphosyntaxiques comme :
 sous la (responsabilité | conduite | direction | coordination | autorité) du respX:anyNoun
 rattaché [directement] au respX:anyNoun
148
Pour finir sur l’adaptation des analyseurs au domaine RH, rappelons que la méthode d’apprentissage
par exploration des énumérations a donné ici de bons résultats. En effet, les offres et les CV
présentent souvent des énumérations (comme les listes de compétences ou de diplômes).
b)
Etude de référentiels existants
Notre objectif était de disposer d’un référentiel complet sur les métiers et les compétences sousjacentes. Nous avons étudié certaines nomenclatures des métiers utilisées dans le monde
professionnel. Certaines sont internationales (ISCO-08 – International Standard Classification of
Occupations182 du Bureau International du Travail), d’autres nationales (ROME – Répertoire
Opérationnel des Métiers et des Emplois183 du Pôle Emploi ; annuaire des métiers184 de l’APEC ; FAP2009 – nomenclature des Familles Professionnelles185 de l’INSEE). Cette étude nous a permis de
constater que ces nomenclatures officielles intègrent rarement d’une façon directe les compétences
recherchées dans les offres d’emploi ou citées dans les CV. Cela a conduit l’équipe Proxem, lors de la
phase d’adaptation des analyseurs, à acquérir les compétences et talents associés à un métier donné
avec une approche semi-supervisée.
3.
Similarité entre documents exploitant la taxonomie
Grâce aux informations extraites lors de l’analyse sémantique, Ubiq dispose d’une connaissance fine
des métiers et des compétences sous-jacentes. Cela permet de trouver les meilleurs profils
correspondant à une offre ou, d’une façon symétrique, les annonces correspondant le mieux à un CV
donné.
Une partie importante de l’analyse sémantique d’un document RH consiste à reconnaître des entités
nommées à l’intérieur d’un document. Elles sont organisées en arborescence et forment une
taxonomie du domaine RH. L’exploitation de cette taxonomie, avec la prise en compte de la distance
entre deux concepts, permet d’améliorer sensiblement la pertinence des résultats lors des
recherches effectuées par les candidats ou les recruteurs.
Par exemple, un CV qui contient une seule fois le mot « Java », mais plusieurs termes comme « JSP »,
« Struts » et « Hibernate » (technologies liées à Java) sera correctement identifié comme étant celui
d’un profil expérimenté dans le domaine Java. De même, dans le domaine informatique, une
compétence .NET est (toutes choses égales par ailleurs) plus proche d’une compétence Java qu’une
compétence COBOL.
F.
Autres projets de R&D utilisant Antelope
1.
Une plate-forme utilisable… et utilisée !
Nous souhaitons conclure cette partie en montrant que la plate-forme Antelope est utilisable –et
effectivement utilisée– non seulement par l’équipe Proxem, mais aussi par des internautes n’ayant
eu aucun échange direct avec Proxem. A nos yeux, c’est un point essentiel pour juger de la maturité
d’une plate-forme. Un prérequis est évidemment de disposer d’un minimum d’éléments qui en
182
http://www.ilo.org/public/english/bureau/stat/isco/isco08/index.htm
http://www.pole-emploi.fr/candidat/les-fiches-metiers-@/index.jspz?id=681
184
http://annuaire-metiers.jd.apec.fr/
185
http://www.travail-emploi-sante.gouv.fr/IMG/pdf/FAP-2009_Introduction_et_table_de_correspondance.pdf
183
149
facilitent la prise en main : Antelope est utilisable sans contrainte pour la recherche et
l’enseignement, et dispose d’un programme d’installation, d’une documentation d’utilisation de 65
pages, d’un fichier d’aide et de deux programmes de démonstration (dont l’application de veille
économique présentée au chapitre B) qui recompilent sans difficulté particulière.
A ce jour, plus de 2 500 internautes ont téléchargé Antelope et l’ont testée out-of-the-box. Elle a été
utilisée dans le cadre de projets industriels, par exemple pour créer des agents conversationnels.
Certains internautes ont contribué à la plate-forme par leurs remarques. D’autres ont évalué ou mis
en œuvre la plate-forme pour des projets de recherche ; en voici une bibliographie commentée.
2.
Bibliographie
commentée
mentionnant Antelope
de
publications
Voici une liste non exhaustive de publications qui citent Antelope. Deux points nous semblent
intéressants à souligner :


D’une part, le choix d’Antelope est souvent justifié par la facilité de mise en œuvre conjointe
de plusieurs composants (par exemple le lexique sémantique et un analyseur syntaxique). En
cela, nous pensons avoir atteint notre objectif d’intégration.
D’autre part, si la moitié de ces articles concernent principalement le TAL, les autres
présentent des applications concrètes dans d’autres domaines : domotique, e-learning, génie
logiciel, gestion de crises ou formation professionnelle. Antelope aura donc contribué à une
démocratisation du TAL et à son ouverture vers d’autres domaines.
(Varga et al., 2010) montre comment extraire, grâce à ConceptNet (Cf. IV.D.4.b) et Antelope, le sujet
principal d’un document écrit en anglais ainsi que les concepts clés qu’il contient. Ces informations
sont ensuite présentées à l’utilisateur d’une façon interactive, sous forme d’un nuage de concepts.
(Soto et al., 2009) explore l’utilisation d’ontologies comme WordNet et YAGO (Cf. IV.A.2.d) en tant
que bases de connaissances, afin de construire automatiquement les objets d’apprentissage pour des
applications d’e-learning. Le système présenté génère des exercices interactifs au format HTML pour
différents cours. Sur la base d’un exercice précédemment écrit manuellement et des ontologies
précitées, le système permet de créer de nouvelles versions de l’exercice et d’en changer le contenu
spécifique. Le lexique sémantique d’Antelope est utilisé pour la génération des exercices.
(van Willegen et al., 2009) investigue la similarité entre mots et définit une distance d’affinité
sémantique. Cette distance utilise le lexique sémantique d’Antelope (notamment WordNet) où deux
concepts peuvent être reliés par une chaîne de synonymes, le nombre de « sauts » correspondant à
la distance entre les mots.
(Despotakis, 2011) rappelle que les serious games ont une importance grandissante en formation
professionnelle ; les apprenants améliorent leurs compétences en étant immergés dans des
simulations d’activités réelles. La personnalisation de l’expérience et l’adaptation aux besoins de
l’apprenant jouent un rôle clé dans l’utilisabilité de ces environnements. L’article présente le cas des
formations aux entretiens d’embauche, avec une méthode pour les personnaliser grâce à des textes
collectés sur les réseaux sociaux. Antelope y est utilisée pour effectuer l’analyse sémantique de
commentaires d’internautes sur des vidéos de recrutement. Des thématiques proches sont explorées
dans (Ammari et al., 2011)
150
(Rouillard, Tarby, 2011) présente plusieurs solutions (voix, geste, interface haptique) pour
communiquer avec un environnement domotique. Des solutions à large couverture de vocabulaire
sont maintenant disponibles pour la reconnaissance vocale. L’article présente une architecture de
traitement qui enchaîne plusieurs modules externes. Antelope est le candidat proposé pour effectuer
le traitement sémantique en sortie du module de reconnaissance vocale. Il est intéressant pour un
système domotique de savoir qu’un FOUR A MICRO-ONDES est une sorte d’APPAREIL ELECTRIQUE, par
exemple ; le lexique sémantique permet donc d’enrichir le dialogue entre la maison et ses habitants.
D’après (Doumit, Minai, 2011), les médias ont un biais. Un article politique peut par exemple
présenter une influence libérale, conservatrice ou centriste. Des recherches récentes visent à
identifier et classer ces biais grâce à l’analyse des sentiments exprimés par les adjectifs et adverbes
trouvés dans les articles de presse ; mais les méthodes d’évaluation des modèles utilisés les rendent
critiquables. L’article propose un système d’extraction d’information et d’analyse d’articles
politiques. L’idée est de combiner l’allocation de Dirichlet latente (LDA) et des techniques de TAL
(avec Antelope pour l’analyse de la structure sémantique des articles) pour identifier les « traits de
personnalité » spécifiques d’un média par rapport à différents sujets.
(Ferreira, da Silva, 2008) souligne que nombre de projets informatiques échouent, du fait de
spécifications ambiguës ou d’exigences incohérentes. L’article propose une nouvelle approche sociotechnique pour surmonter ces problèmes de qualité des logiciels. Il met en avant l’intérêt de disposer
d’une plate-forme qui favorise l’implication des parties prenantes pour capturer leurs besoins
implicites, et permette l’application de bonnes pratiques de génie logiciel. L’article propose une
approche pour améliorer la qualité et la rigueur des spécifications en combinant les techniques du
Web 2.0 et des outils de TAL (dont Antelope) pour aider à la validation des exigences.
(Fitrianie et al., 2010) rappelle qu’une gestion de crise implique une collaboration entre de nombreux
interlocuteurs. Pour coordonner leurs activités, ils doivent s’appuyer sur des informations détaillées
et précises sur la crise et son environnement. Pour assurer la collaboration des services d’urgence et
apporter rapidement des soins aux victimes, il est nécessaire de fournir une vue d’ensemble avec des
informations mises à jour en permanence. Or les approches actuelles pour construire une telle vue se
heurtent à plusieurs difficultés : événements en constante évolution, informations réparties entre
des sites géographiques éloignés, difficulté de vérification des informations obtenues… Antelope
peut servir comme composant d’analyse textuelle et d’extraction d’information des flux temps réel.
151
Partie VII. Interface syntaxe-sémantique
A.
Introduction
1.
Premier bilan sur les objectifs visés
Il est temps de dresser un premier bilan sur les objectifs que nous avons atteints (ou non) dans le
cadre du développement de la plate-forme. Commençons par le point qui nous semble satisfaisant.
Notre premier objectif était de rendre les ressources génériques et interchangeables pour une tâche
donnée, de façon à accélérer et simplifier le développement d’applications de TAL. Cet objectif, qui
était loin d’être acquis au démarrage de nos travaux de recherche, nous semble aujourd’hui réalisé. Il
a nécessité quelques années de travail personnel et un important effort d’ingénierie avec l’appui
d’une équipe.
La partie VI a présenté des exemples concrets d’applications construites en assemblant des
composants d’Antelope. Nous y avons montré comment une approche semi-supervisée de
l’acquisition de connaissances spécifiques à un domaine permet une industrialisation des techniques
d’extraction d’information. Leur mise en œuvre permet, à partir de textes tout-venant issus de
corpus spécialisés, de produire une représentation du sens plus riche que celle manipulée par un
moteur de recherche classique (Cf. II.A.3, page 10). En effet, une partie significative des éléments est
désambiguïsée grâce à la reconnaissance d’entités nommées et la structure reliant ces éléments est
partiellement préservée avec l’extraction de relations. Nous sommes en présence d’une forme
restreinte d’ISS, qui constitue un progrès par rapport au vecteur termes-fréquences où le sens est
« aplati » avec une compression destructive de l’information.
Notre objectif à long terme reste de rendre le texte calculable, après une éventuelle adaptation à un
domaine particulier, en développant une ISS générale, capable de produire la représentation
sémantique « idéale » évoquée au chapitre II.C (page 15) : un graphe hiérarchisé de relations
prédicat-argument entre des acceptions lexicales désambiguïsées. La réalisation d’une telle ISS est
donc subordonnée à une désambiguïsation fine des différents éléments langagiers. A notre
connaissance, cet objectif n’est encore atteint par aucun système aujourd’hui.
2.
Plan de cette partie
Notre système n’est pas encore à la hauteur de nos ambitions, mais nous avons plusieurs
développements en cours que nous souhaitons présenter dans cette partie. Nous y exposerons nos
idées sur la prise en compte de l’ambiguïté et sur l’écriture d’un prototype d’ISS.
L’un des fondements de la plate-forme Antelope est la préservation des ambiguïtés, permettant de
retarder le choix définitif d’un sens jusqu’au moment où le système dispose de la meilleure
connaissance possible du contexte. En effet, un enchaînement séquentiel de traitements accumule
progressivement des informations sur le document analysé. Néanmoins, un composant d’analyse
peut ne pas disposer individuellement de toutes les informations utiles pour prendre certaines
153
décisions et lever l’ambiguïté. Notre approche consiste à préserver les ambiguïtés en mémorisant les
options possibles lors de chaque traitement ; on peut ainsi retarder le choix définitif, qui sera
effectué lors d’une étape ultérieure, capable de s’assurer de la cohérence globale des contraintes
locales en résolvant les éventuelles contradictions. Nous exposerons dans le chapitre B l’approche
que nous proposons pour les gérer (localement puis globalement), en détaillant les traitements que
nous avons expérimentés pour lever les ambiguïtés lexicales et syntaxiques.
Nous montrerons ensuite dans le chapitre C (page 163) comment extraire une ISS à partir (a) d’un
analyseur en dépendance quelconque et interchangeable, (b) du lexique sémantique et (c) d’une
base d’exemples associés aux représentations sémantiques que l’on souhaite calculer. Notre ISS est
alors une grammaire de correspondance polarisée. Nous montrons en particulier comment obtenir
un système modulaire, avec une approche paresseuse, en calculant certaines règles par
« soustraction » de règles moins modulaires. Sans les rejeter, nous nous démarquons des approches
statistiques qui prennent en compte la fréquence des constructions qu’elles extraient ; nous
considérons au contraire que l’on peut extraire une règle à partir d’une seule occurrence (Cf. la
méthode classique d’extraction des morphèmes à partir d’une paire minimale)186, ce qui n’empêche
pas ensuite de pondérer ces règles en fonction de leur fréquence d’utilisation dans l’analyse d’un
corpus donné.
B.
Gestion des ambiguïtés dans la plate-forme
L’ambiguïté est un objet polymorphe, omniprésent dans les langues naturelles et qui se manifeste à
travers différents types de phénomènes. Nous recensons ici différents cas que nous avons rencontrés
lors de l’implémentation des différents composants de traitement (sans prétendre à l’exhaustivité),
en précisant dans chaque cas comment il est géré (ou non) par la plate-forme.
Nous commençons par présenter le mécanisme général de la plate-forme permettant de préserver
les ambiguïtés en retardant leur levée. Nous précisons ensuite quels sont les phénomènes pris en
compte par ce mécanisme. Nous finissons par ceux auxquels il ne s’applique pas, soit parce que
l’ambiguïté peut être levée immédiatement dans la plupart des cas, soit au contraire parce que le
phénomène est trop subtil pour être traité par la plate-forme.
1.
Mécanisme permettant de préserver les ambiguïtés
Antelope permet de préserver, aussi longtemps que possible, l’ambiguïté des différentes unités
linguistiques. Un mécanisme technique générique est utilisé avec un processus qui se déroule en
trois phases.
Au début, un élément potentiellement polysémique est créé avec ses différents « sens », « analyses »
ou « interprétations ». À ce stade, tout élément porteur d’ambiguïté a une liste de « candidats »
possibles possédant chacun un score initial.
186
Une paire comme (nous) chantons = CHANTER ind, prés, 1, pl vs (nous) chantions = CHANTER ind, imp, 1, pl suffit à faire
l’hypothèse que l’imparfait est exprimé par -i- et le présent par un morphème zéro.
154
Ce score évolue ensuite, dans le cadre d’un vote effectué par les composants de traitements, qui
appliquent successivement différentes heuristiques187. Précisons que la plate-forme est livrée en
standard avec plusieurs heuristiques. L’utilisateur peut les étendre ou coder ses propres
heuristiques ; il peut aussi choisir celles qui seront utilisées pour un traitement donné en
paramétrant leur importance relative et leur ordre d’exécution.
En fin de processus, les candidats ayant le meilleur score sont retenus. Cette approche permet donc
de retarder un choix définitif autant que possible, de façon à l’effectuer avec un maximum d’indices.
2.
Cas d’ambiguïtés dont la levée est retardée
Un tel mécanisme permet de gérer les ambiguïtés pouvant apparaitre lors des opérations d’analyse
syntaxique, de calcul de la forme de base d’un mot, de désambiguïsation lexicale, de reconnaissance
d’entités nommées, de calcul des anaphores et enfin d’étiquetage du rôle sémantique des actants
d’un prédicat.
a)
Etiquettes morphosyntaxiques
L’étiquetage morphosyntaxique d’une phrase peut produire plusieurs sorties (de même que l’analyse
syntaxique en dépendances). Par exemple, un sens de « le boucher sale la tranche » a pour
paraphrase « le boucher, qui est sale, tranche (la viande) », un autre sens possible ayant le verbe
« saler » pour tête. Quand un analyseur syntaxique de surface est en mesure de produire des sorties
multiples pour une phrase, la plate-forme les associe à la phrase avec un éventuel score s’il est
disponible.
b)
Formes de base d’un mot
La (ou les) forme(s) de base d’un mot et la liste des sens possibles pour chaque forme de base sont
initialisées à partir des données du lexique sémantique et de routines morphologiques. Dans “I found
the city”, le verbe peut être FOUND au présent (« je fonde la ville ») ou FIND au passé (« j’ai trouvé la
ville »). La plate-forme associe à chaque mot les différentes formes de base possibles.
Il existe aussi des cas où une analyse globale permet de trouver la seule lemmatisation possible d’une
forme, mais où une analyse locale (comme font généralement les lemmatiseurs) ne le permet pas.
Dans la paire Le diplomate reconduit à la frontière un espion russe vs. Le diplomate reconduit à la
frontière est un espion russe, reconduit est alternativement une forme verbale finie et un participe
passé du verbe RECONDUIRE. Il est donc essentiel de pouvoir maintenir les deux lemmatisations jusqu’à
l’analyse syntaxique si l’on veut espérer trouver la bonne analyse dans les deux cas.
c)
Ambiguïté lexicale
Un vocable peut avoir plusieurs sens. La section 5 ci-dessous détaille différentes heuristiques de
désambiguïsation lexicale que nous avons expérimentées. Le sens le plus pertinent est cherché parmi
ceux énumérés dans un lexique de référence. Or ce dernier n’est jamais exhaustif ; comment faire
alors pour détecter de nouveaux sens de mots ? Le fait de connaître des règles de polysémie
régulière et d’appliquer le mécanisme de coercition décrit page 78 (section IV.C.4.d) permet dans
certains cas d’inférer dynamiquement un nouveau sens en fonction du contexte.
187
(Carré et al., 1991) définit l’heuristique comme « une règle qu’on a intérêt à utiliser en général, parce qu’on
sait qu’elle conduit souvent à la solution, bien qu’on n’ait aucune certitude sur sa validité dans tous les cas ».
155
d)
Classes d’entités nommées
Des ambiguïtés peuvent aussi apparaître lorsqu’un composant de reconnaissance d’entités nommées
sait associer une liste de classes possibles à une annotation. Dans la phrase « Thierry Mugler annonce
le lancement de sa nouvelle gamme de parfums », même un humain peut légitimement hésiter : estce que Thierry Mugler est une référence à la société ou à son créateur188 ?
e)
Ambiguïté syntaxique
L’ambiguïté syntaxique est une propriété des phrases qui peuvent raisonnablement être interprétées
de différentes façons. L’ambiguïté peut provenir d’un mot ayant deux parties du discours ou des
homonymes. L’ambiguïté syntaxique se distingue de l’ambiguïté lexicale car elle provient non des
différents sens qu’un mot (pris isolément) peut avoir, mais des différentes relations possibles entre
les mots dans la structure d’une phrase. Ainsi, la phrase « il regarde manger la biche » peut signifier
soit que la biche mange, soit que quelqu’un mange la biche.
Les analyseurs syntaxiques intégrés à Antelope associent à une phrase ses différents arbres
syntaxiques, chacun d’eux étant pondéré par un coût ou une probabilité initiale. Pour éviter une
explosion combinatoire, on peut fixer un nombre maximal d’arbres.
Des ambiguïtés syntaxiques artificielles (i.e. sur lesquelles un humain n’aurait a priori pas
d’hésitation) apparaissent en cas de rattachements prépositionnels multiples, par exemple dans la
configuration syntaxique V NP PP où un verbe, un syntagme nominal et un syntagme prépositionnel
se suivent : la phrase « elle a vu l’homme avec des jumelles » peut être interprétée comme « elle a
vu l’homme en utilisant des jumelles » ou « elle a vu un homme qui avait des jumelles ». Nous
proposons en section 6 ci-dessous une heuristique pour résoudre les ambiguïtés de ce type.
f)
Antécédents d’une anaphore
Le composant de résolution d’anaphores d’Antelope gère les ambiguïtés de la façon suivante :
chaque anaphore, pronom (non pléonastique) ou groupe nominal déterminé, a une liste
d’antécédents possibles (avec un accord en genre et nombre si c’est pertinent dans la langue
considérée). A chaque antécédent est associé un score calculé par plusieurs heuristiques ; une autre
information qui peut être utilisée pour choisir parmi ces antécédents est le nombre de mots séparant
l’anaphore et l’antécédent.
L’extraction des chaînes de coréférences se fait ensuite par calcul des composantes connexes du
graphe des anaphores ; une difficulté non gérée actuellement consiste à vérifier la cohérence globale
de chaque chaîne de coréférence, c’est-à-dire de s’assurer qu’on n’introduit pas de contradiction.
g)
Cadre de sous-catégorisation
L’étiquetage des rôles thématiques (Cf. section V.C.3, page 110) peut aussi déboucher sur
l’identification de différents cadres de sous-catégorisation. Par exemple, dans « Brutus killed
Caesar », l’utilisation d’une ressource comme VerbNet indiquera que Brutus peut être Agent ou
Instrument de l’événement. Une phrase comme « il peint la nuit » est plus complexe ; on peut
l’interpréter comme « il peint pendant la nuit » ou bien comprendre que la nuit est le thème de la
peinture.
188
On est confronté ici à un cas de métonymie régulière (SOCIETE créée par PERSONNE).
156
3.
Cas d’ambiguïtés levées immédiatement
a)
Langue du document
Actuellement, les applications écrites avec Antelope font l’hypothèse qu’un document est rédigé
dans une seule langue. Un composant de détection de langue est appliqué au niveau du document,
soit dans sa globalité, soit en se restreignant aux premières phrases (pour des raisons de
performance).
La plate-forme est néanmoins prévue pour gérer le multilinguisme et l’information de langue peut
éventuellement être raffinée au niveau du mot. Dans le futur, cela permettra par exemple de gérer
des citations dans une langue autre que la langue principale du document ou des textes français
contenant ponctuellement des termes techniques anglais. Plusieurs indices peuvent être utilisés pour
détecter un document multilingue189 : l’absence dans le lexique d’un mot dans la langue principale,
mais sa présence dans une autre langue ; des marques typographiques, comme des italiques ou des
guillemets, constituent aussi un bon indice.
b)
Segmentation d’un document en phrases
(Grefenstette, 1994) rappelle que de nombreuses ambiguïtés existent lors de la segmentation d’un
document en phrases. Les phrases se terminent par une ponctuation ; mais si le point d’exclamation
ou le point d’interrogation sont généralement non-ambigus, il n’en va pas de même en ce qui
concerne le point, qui ne marque pas forcément la fin une phrase. Par exemple, il peut apparaître
dans un acronyme (« S.A.R.L. »), dans une abréviation ou dans un nom propre (« John F. Kennedy »).
Un système de règles est codé dans Antelope pour prendre en compte les cas les plus fréquents.
Nous estimons que la segmentation s’effectue correctement dans 99 % des cas sur les corpus que
nous avons eu à traiter dans des contextes industriels. Ce résultat nous semblant « suffisant », nous
n’avons pas cherché, pour l’instant, à gérer d’ambiguïté de ce type.
c)
Reconnaissance de mots composés
Une suite de mots peut représenter une unité lexicale, ou non, en fonction du contexte. Par exemple,
« je couvre la pomme de terre » peut être compris comme « je couvre de terre la pomme » ou « je
couvre la pomme_de_terre ». La plate-forme contient un composant de reconnaissance
d’expressions multi-mots, qui vérifie si une suite donnée de mots existe dans le lexique sémantique
et propose alors de les regrouper en une seule unité lexicale. Ce composant délègue la décision
effective de regroupement des mots à l’application appelante, qui dispose généralement d’un
contexte d’appréciation plus large que le composant. La plate-forme ne propose donc ici qu’un choix
local et ne gère pas l’ambiguïté, contrairement à SxPipe (Sagot, Boullier, 2008) qui gère des entrées
et sorties ambiguës (sous forme de graphes orientés acycliques).
4.
Cas d’ambiguïtés non traitées
Finissons par donner quelques exemples de phénomènes qui nous semblent trop subtils pour être
traités aujourd’hui par une application informatique. Ils nécessitent pour être résolus une prise en
compte d’un contexte large et une véritable construction de l’état du monde :
189
Un point non géré dans la plate-forme concerne les mots ayant des formes similaires dans des langues
différentes, comme « pain » (baguette en français, douleur en anglais).
157



« Le chat saute sur la table » : était-il dessus au début ? C’est un problème classique, bien
connu notamment des traducteurs du français vers l’allemand.
« Pierre a encore cassé sa montre » : parle-t-on d’une seule montre cassée à plusieurs
reprises ou de plusieurs montres ?
« Jean et Pierre ont écrit 6 livres » : ont-ils écrits 6 livres chacun ou 6 livres à eux deux ou 6
livres ensemble ? On a ici une ambiguïté de portée de quantifieurs et de composition des
groupes nominaux quantifiés (Kahane, 2011).
5.
Ambiguïté lexicale
(Ide, Véronis, 1998) rappelle que la désambiguïsation lexicale est une tâche complexe. Utiliser
WordNet comme référence de notre lexique sémantique ne facilite pas cette tâche. La multiplication
des nuances de sens a pour revers de la médaille de complexifier l’identification du « meilleur »
sens ; (Véronis, 2001) souligne que la granularité de WordNet est souvent trop fine pour que même
des humains s’accordent sur la bonne étiquette à donner à un mot. D’autre part, l’exploration d’un
graphe riche et dense de grande taille doit être soumise à des conditions d’arrêt pour éviter une
explosion combinatoire lors des recherches.
On peut distinguer plusieurs typologies d’algorithmes, selon qu’ils privilégient la précision ou le
rappel. Les mesures de précision et de rappel qui apparaissent dans la présente section ont été
effectuées sur le corpus anglais SemCor190 qui a servi à tester nos implémentations.
a)
Heuristiques privilégiant la précision
Certaines heuristiques sont spécialisées dans la reconnaissance d’un phénomène particulier ou peu
fréquent. Elles sont alors très précises, mais leur rappel est faible. On peut classer dans cette
catégorie :



L’heuristique qui reconnaît le sens de « Paris » dans des constructions comme « Paris,
Texas » ou « Paris, France » ; simple à implémenter, et s’appliquant dès l’analyse syntaxique
de surface, elle offre une précision de 80,0 %.
Le simple test de la capitalisation de l’initiale (précision = 88,5 %).
Les restrictions de sens appliquées lors de l’étiquetage des rôles thématiques par application
des cadres de sous-catégorisation (précision = 42,7 %).
b)
Heuristiques privilégiant le rappel
D’autres heuristiques sont au contraire de portée très générale. Dans cette famille, l’algorithme
consistant à prendre le premier sens dans WordNet d’un mot anglais sert souvent de base de
comparaison. Son implémentation est particulièrement simple ; il propose toujours un résultat pour
un nom commun (sauf quand le nom est inconnu du lexique), ce qui lui donne un rappel proche de
100 % ; nous avons évalué sa précision sur le corpus SemCor à 71,3 %.
C’est là que le bât blesse : nous n’avons pas pour l’instant trouvé d’algorithme général, applicable
avec un rappel élevé, qui donne une meilleure précision que cette baseline. Notons que cet
algorithme n’est pas facilement transposable au français ; en effet, dans une ressource comme
WOLF, les différentes lexies d’un même vocable ne sont pas ordonnées.
190
(Cf. IV.B.1.k) Ce sous-ensemble du corpus Brown compte 676 546 mots dont 234 135 noms, verbes, adjectifs
et adverbes qui ont été annotés manuellement en sens par rapport à WordNet 1.6.
158
c)
Algorithme de Lesk
L’autre algorithme privilégiant le rappel implémenté dans Antelope est (Lesk, 1986) enrichi pour
WordNet, décrit dans (Banerjee, Pedersen, 2003) ; il consiste à compter le nombre de mots
communs entre les définitions d’un mot et les définitions des mots de son contexte (ici, une fenêtre
de quatre mots pleins à gauche et à droite du mot cible). Le sens retenu correspond à la définition
pour laquelle on compte le plus grand nombre de mots communs avec le contexte. WordNet permet
de généraliser cette approche en suivant les relations de synonymie et d’hyperonymie.
La précision obtenue avec cet algorithme, mesurée sur le corpus SemCor, est de 45,6 %. On peut se
demander si une heuristique avec une précision aussi faible est vraiment utile. Peut-être faudrait-il
identifier s’il existe un sous-ensemble particulier du lexique sur lequel cette heuristique offre une
précision plus élevée ?
d)
Combinaison de ces heuristiques
Notre approche actuelle de la désambiguïsation lexicale consiste à faire voter simultanément
plusieurs algorithmes, pondérés par une importance relative. Ces différentes heuristiques peuvent
être activées ou non, à la demande. Le résultat du vote est la combinaison linéaire des valeurs
calculées par chaque heuristique, pondérées par son poids. Quand toutes les heuristiques sont
combinées, la précision globale est de l’ordre de 55 % ; ce chiffre est décevant quand on le compare
à l’heuristique qui consiste à simplement choisir le premier sens de WordNet pour l’anglais.
Pour essayer d’améliorer ces résultats, nous avons en cours de conception un algorithme
d’apprentissage des relations syntaxiques du corpus SemCor ; sur des tests préliminaires, il offre une
précision de l’ordre de 60 %. Une autre approche serait de ne prendre en compte que les
heuristiques qui ont une précision supérieure à celle de la baseline (71,3 %), quitte à accepter un
rappel faible. Concevoir et implémenter plusieurs algorithmes ne s’appliquant que dans un cas précis
nécessiterait un important investissement, et il en faudrait un grand nombre pour augmenter
sensiblement le rappel. Soulignons que dans l’ensemble des heuristiques de désambiguïsation
lexicale donnant une précision élevée, la reconnaissance d’entités nommées est probablement celle
qui offre le meilleur rappel sur un corpus spécialisé.
6.
Ambiguïté syntaxique
Nous présentons ici des idées dont l’objectif est de contribuer à lever les ambiguïtés syntaxiques en
utilisant des ressources externes à l’analyseur. Elles sont au stade de l’expérimentation, nous ne les
évoquerons donc que brièvement.
a)
Utilisation d’un étiqueteur morphosyntaxique comme
« oracle » d’un analyseur syntaxique
Nous avons mené une expérience informelle autour de l’analyseur syntaxique du français FRMG (de
la Clergerie et al., 2009). L’expérience consistait à utiliser un second étiqueteur morphosyntaxique,
indépendant de celui mis en œuvre en interne par FRMG, de façon à tenir compte d’une seconde
source d’information pour calculer la partie du discours de chaque mot. Cela a permis d’améliorer la
F-mesure de cet analyseur syntaxique d’environ 1 %. Dans le cas d’espèce, nous avons travaillé
directement sur l’arbre de dérivation de FRMG. Cette approche n’est pas facilement généralisable à
d’autres analyseurs syntaxiques ; en effet, ils n’exposent habituellement pas cette structure de
données, qui n’est utilisée que comme intermédiaire de calcul.
159
b)
Désambiguïsation de la configuration syntaxique V NP PP
(1)
Principe
Nous avons évoqué le fait qu’une ambiguïté syntaxique est possible en cas de rattachements
prépositionnels multiples. Nous proposons ici une heuristique pour aider à désambiguïser une
configuration syntaxique particulière. Elle n’a été évaluée que dans des cas particuliers ; nous nous
garderons donc d’en tirer des conclusions définitives, mais les résultats semblent prometteurs.
L’idée est de procéder à un « Google fight »191 permettant d’évaluer le nombre d’occurrences de
deux constructions syntaxiques mutuellement exclusives. Illustrons cela dans le cas d’une
configuration comme V NP PP, en prenant comme exemple la phrase « manger une pizza avec X » ; la
nature sémantique de X détermine si le syntagme prépositionnel se rattache au verbe192 ou bien au
chunk nominal qui le précède immédiatement193.
Dans notre exemple, l’heuristique proposée revient donc essentiellement à chercher si on dit « pizza
avec X » ou plutôt « manger avec X », pour un X donné. Faire un grand nombre de comparaisons de
ce type soulève trois problèmes pratiques : il faut tenir compte de plusieurs variantes de surface de
l’expression cherchée, disposer d’un corpus de référence de grande taille (pour que l’espace de
recherche soit représentatif) et éviter de faire exploser le temps de calcul. Ce dernier point rend
quasi impossible l’utilisation d’un moteur de recherche sur Internet, car le délai de latence d’une
requête http unitaire est de l’ordre de 50 ms. Il faut donc privilégier l’usage d’une ressource locale.
(2)
Ressource utilisée
L’utilisation de la ressource Web 1T 5-gram Corpus de Google dans le cadre de nos tests a permis
d’apporter une solution aux problèmes de performance et de réprésentativité du corpus. Distribuée
depuis septembre 2006 par le Linguistic Data Consortium, cette ressource a été constituée par
Google à partir d’un corpus Web de 1 000 milliards de mots, venant de pages en principe en anglais.
Elle donne les fréquences de toutes les combinaisons allant de 2 jusqu’à 5 mots, apparaissant plus de
40 fois dans le corpus.
L’intérêt de cette volumineuse ressource (24 giga-octets sous forme compressée), une fois stockée
en local, est de permettre de faire très rapidement des recherches, sans limitation de volume. Nous
avons développé un système d’index qui effectue chaque recherche élémentaire en 1 ou 2
millisecondes.
Sa limite est évidemment de n’autoriser des recherches que sur des groupes de 5 mots au maximum,
c’est-à-dire des expressions courtes correspondant à des fragments de phrases. Cela n’a pas soulevé
de réel problème dans nos tests, comme nous allons le voir.
191
Cette opération (« confrontation sur Google » en anglais) consiste à comparer les résultats de deux requêtes
en utilisant le même moteur de recherche pour déterminer celle des deux qui en renvoie le plus grand nombre.
192
Comme dans :
 (VP manger (NP une pizza) (PP avec un ami))
 (VP manger (NP une pizza) (PP avec une fourchette))
 (VP manger (NP une pizza) (PP avec du vin))
193
Comme dans :
 (VP manger (NP (NP une pizza) (PP avec du pepperoni)))
 (VP manger (NP (NP une pizza) (PP avec du jambon)))
 (VP manger (NP (NP une pizza) (PP avec du fromage)))
160
(3)
Test sur une phrase en anglais
La ressource utilisée n’existant au moment de nos tests que pour l’anglais, nous avons effectué notre
évaluation dans cette langue. En utilisant les routines morphologiques de la plate-forme, nous
générons plusieurs n-grammes correspondant à des variantes de surface de l’expression cherchée.
Sur notre exemple, le tableau 21 contient le nombre d’occurrence des variantes de “pizza with X”, et
le tableau 22 celui des variantes de “eat with X”, dans le cas particulier où X = friend.
Expression cherchée
pizza with a friend
pizza with my friend
pizza with friends
pizza with my friends
pizza with some friends
pizza with their friends
pizza with your friends
Total
Nombre d’occurrences Temps de recherche (ms)
139
1
42
1
428
1
87
1
94
1
50
2
179
1
1 019
8
Tableau 21 : Résultats de la recherche du nombre d’occurrences de « pizza with X »
Expression cherchée
eat with a friend
eat with my friend
ate with a friend
ate with my friend
eat with friends
eat with her friends
eat with his friends
eat with my friends
eat with our friends
eat with some friends
eat with their friends
eat with your friends
ate with friends
eats with friends
Total
Nombre d’occurrences
372
136
63
44
1 994
89
109
375
90
249
182
366
130
41
4 240
Temps de recherche (ms)
1
2
2
1
1
1
1
2
1
2
1
2
1
1
19
Tableau 22 : Résultats de la recherche du nombre d’occurrences de « eat with X »
On détermine donc (en 27 millisecondes) que les variantes cherchées de “pizza with X” apparaissent
1 019 fois et celles de “eat with X” 4 240 fois, dans le cas où X = friend. Pour autant que les variantes
générées soit suffisamment représentatives des différentes constructions langagières possibles194,
nous trouvons donc ici un indice intéressant sur le fait que, dans “I eat the pizza with a friend”, le
groupe prépositionnel doit se rattacher au verbe et non au groupe nominal qui le précède.
(4)
Tests sur plusieurs phrases
Nous avons appliqué ce système sur différentes phrases commençant par “I eat the pizza with…”. Le
tableau 23 compare les nombres de résultats trouvés sur “pizza with X” et “eat with X” pour
194
Le travail exposé ici est préliminaire, et la génération des variantes mériterait évidemment une réflexion
plus poussée.
161
différentes valeurs de X ; le plus grand des deux pour une ligne donnée est en gras ; quand le premier
nombre est plus grand que le second, l’heuristique choisit un rattachement du syntagme
prépositionnel en tant que complément de nom ; dans l’autre cas, le groupe prépositionnel est un
complément du verbe. Sur ces phrases, les résultats sont tous satisfaisants.
Valeurs de X Nombre d’occurrences de Nombre d’occurrences de
Syntagme
(PP “with X”)
“pizza with X”
“eat with X”
rattaché au PP
friend
1 019
4 240
V
fork
180
2 939
V
wine
0
73
V
pepperoni
1 758
0
NP
ham
583
149
NP
cheese
2 066
158
NP
Tableau 23 : Résultats du rattachement prépositionnel sur différentes phrases
(5)
Conclusion sur cette heuristique
Nous avons mené des tests avec le Stanford Parser, capable de produire une forêt d’arbres. Pour
tous les exemples précédemment cités, nous avons constaté que les deux rattachements sont
toujours proposés, mais l’un des deux est invariablement présenté comme étant le plus probable. On
voit en figure 60 une illustration de ce point avec les sorties produites par le Stanford Parser sur la
phrase “I eat the pizza with a friend” : le rattachement du PP au NP est systématiquement proposé
comme étant le plus vraisemblable.
┌──dobj>─┐
┌─pobj>─┐
┌<n┤
┌<det┼prep>┤ ┌<det┤
│ │
│
│
│ │
│
I eat the pizza with a friend
┌─────prep>────┐
├──dobj>─┐
├─pobj>─┐
┌<n┤
┌<det┤
│ ┌<det┤
│ │
│
│
│ │
│
I eat the pizza with a friend
Figure 60 : Deux rattachements prépositionnels possibles sur une phrase de type V NP PP
L’heuristique que nous avons présentée ici semble donc intéressante pour lever l’ambiguïté de
certaines configurations syntaxiques. Le temps de calcul n’est pas négligeable par rapport à celui de
l’analyse syntaxique elle-même, mais rien n’empêche de mettre en place une optimisation, telle
qu’un cache des résultats déjà calculés pour chaque « Google fight ».
Nous avons effectué nos tests en anglais. Le principe semble toutefois généralisable à d’autres
langues, dont le français, du moment qu’on dispose d’une ressource de n-grammes constituée à
partir d’un corpus de taille significative. Elle peut être calculée pour une langue donnée à partir de
l’encyclopédie Wikipédia ou du projet Gutenberg par exemple ; notons que le projet Google Books
Ngram propose le téléchargement direct de tels jeux de données pour l’anglais, le chinois, le français,
l’allemand, l’hébreu, le russe et l’espagnol.
c)
Reconnaissance d’expressions multi-mots
Disposer d’un lexique à large couverture permet aussi d’améliorer la précision d’un analyseur
syntaxique capable de produire une forêt d’arbres, quand il traite une phrase qui contient des
expressions multi-mots (Cf. section III.I.4, page 38). En effet, les constituants d’une telle expression
sont regroupés à condition d’appartenir à un même sous-arbre. Comme le montre la figure 61,
l’expression « Battle of Gettysburg » est reconnue en tant qu’unité lexicale dans l’arbre de gauche
mais pas dans celui de droite car les différents mots n’y partagent pas de tête commune.
162
┌──prep>──┐
├dobj┐
│
│
│
├───pobj>──┐
┌<nsub┤
│
│
┌─<det┼prep>┬pobj>┐
│
│
│
│
│
│
│
│
… captured … during the Battle of Gettysburg
┌──────────prep>──────────┐
├──prep>──┐
│
├dobj┐
│
│
│
│
├───pobj>──┐
│
┌<nsub┤
│
│
┌─<det┤
├─pobj>┐
│
│
│
│
│
│
│
│
… captured … during the Battle of Gettysburg
Figure 61 : L’identification d’expressions multi-mots permet de lever des ambiguïtés syntaxiques
Le composant qui identifie les expressions multi-mots contribue ainsi à la désambiguïsation
syntaxique. En effet, il vote pour améliorer le score de l’arbre où il a reconnu une expression, et
l’amélioration du score est proportionnelle au nombre de mots regroupés. L’hypothèse linguistique
formulée ici est qu’il faut privilégier, toutes choses égales par ailleurs, les analyses syntaxiques
permettant d’identifier les expressions multi-mots les plus longues.
7.
Améliorer la prise en compte des ambiguïtés
Ce chapitre a présenté notre approche actuelle de la désambiguïsation : la plate-forme prend en
compte plusieurs types d’ambiguïtés et implémente différentes heuristiques qui calculent un score
pour chaque candidat possible ; ces différents choix sont mémorisés aussi longtemps que possible ;
en fin de processus, les candidats ayant le meilleur score cumulé sont retenus. Cette démarche
permet de repousser un choix définitif en fin d’analyse, de façon à disposer d’un maximum d’indices.
Nous souhaitons dans le futur améliorer ce système, qui reste limité à la juxtaposition d’un ensemble
de choix locaux et manque donc d’une vision globale. Chaque composant d’analyse linguistique
effectue sa tâche indépendamment des autres, en portant un jugement local. Par exemple, un
module de désambiguïsation lexicale pourra attribuer à un nom (tel que « Paris » ou « Washington »)
un sens de type lieu ; un module de résolution d’anaphore pourra considérer que ce même nom est
l’antécédent d’un pronom désignant une personne ; les deux modules ne peuvent pas avoir raison
simultanément… sauf si l’utilisation d’une figure de style comme une métonymie permet de
personnifier le lieu dans le cas d’espèce.
Un enjeu futur important pour la plate-forme concerne donc sa capacité à fédérer ses différents
composants de désambiguïsation sous la supervision d’un « chef d’orchestre », chargé de garantir la
cohérence d’ensemble. Nous travaillons actuellement sur la formalisation des différents choix locaux
sous forme de contraintes, compatibles ou non entre elles. L’ensemble des contraintes obtenues
après l’analyse d’un document complet peut représenter un graphe de taille significative ; la
recherche d’une solution optimale exacte satisfaisant toutes les contraintes risque alors de
déboucher sur un temps de calcul prohibitif, du fait d’une explosion combinatoire ; nous explorons
l’idée d’utiliser plutôt des algorithmes capables de calculer rapidement une solution approchée,
comme ceux dits de « colonies de fourmis ». Une approche de ce type est proposée par (Schwab et
al., 2011) pour la désambiguïsation lexicale par propagation de mesures sémantiques locales.
C.
Écrire et extraire une interface syntaxe-sémantique
Ce chapitre porte donc essentiellement sur des questions théoriques liées à l’écriture et à l’extraction
d’une ISS, même si une implémentation est en cours. Il a fait l’objet d’une publication (Chaumartin,
Kahane, 2010).
163
Le développement manuel d’une ISS peut être coûteux ; de plus, il est périlleux de construire une ISS
qui s’appuie sur les sorties d’un analyseur syntaxique particulier qui peut rapidement devenir
obsolète. Notre objectif est donc de pouvoir extraire une interface-sémantique automatiquement à
partir de n’importe quel analyseur syntaxique. Notre idée est de partir d’une base de phrases
d’exemples associées à leur représentation sémantique, de traiter ces exemples avec l’analyseur de
notre choix, puis d’extraire une grammaire permettant de faire la correspondance entre ces arbres
de dépendance et les graphes sémantiques qui leur sont associés.
Une des principales difficultés est d’arriver à obtenir la grammaire la plus modulaire possible et la
plus couvrante sans multiplier les règles inutilement et sans avoir à fournir des quantités
astronomiques d’exemples pour l’apprentissage. Nous avons évoqué au chapitre II.C (page 15) le
type de représentation sémantique que nous considérons et le type de calculs qu’elle permet. Nous
présenterons ici le formalisme que nous utilisons pour l’écriture d’une ISS (section 1), puis les
principes généraux de l’extraction de règles grammaticales sans utiliser de connaissances lexicales
(section 2). L’exploitation de ressources lexicales pour la production de nouvelles règles sera
esquissée (section 3). Nous terminerons en montrant comment réaliser une interface lexiquegrammaire par la « soustraction » de règles lexicales à nos règles grammaticales (section 4).
1.
Écrire une ISS
Nous utilisons comme formalisme pour écrire notre ISS la Grammaire d’Unification Polarisée (GUP)
(Kahane, 2004). Il permet d’écrire des grammaires de correspondances entre graphes et a déjà été
proposé pour l’ISS (Kahane, Lareau, 2005). Il permet aussi, à l’image de TAG, de combiner des
structures élémentaires afin d’obtenir une structure complète. Les structures que nous souhaitons
obtenir sont des couples formés d’un arbre de dépendance syntaxique et d’un graphe sémantique ;
nos structures élémentaires sont donc des fragments d’arbre syntaxique associés à des fragments de
graphe sémantique et notamment des nœuds ou des dépendances syntaxiques associés à des nœuds
ou des dépendances sémantiques.
La particularité de ce formalisme est un contrôle rigoureux de ce que chaque règle consomme, à
l’aide de polarités associées aux objets manipulés par les règles. Le jeu de polarités le plus simple est
constitué de deux polarités, que nous appelons noir (■) et blanc (□). Chaque objet de la structure
reçoit une polarité. Sont considérés comme des objets les nœuds (identifiés avec l’élément lexical
qu’ils portent), les dépendances et les éléments flexionnels ayant une contribution sémantique
(temps verbal, nombre nominal, etc.). Les règles sont combinées par identification des objets dont
les étiquettes peuvent s’unifier et les polarités se combiner.
Par exemple, la figure 62 présente un exemple d’ISS en GUP. En haut à gauche se trouve la phrase
Mary seems to sleep avec l’analyse syntaxique en dépendance195 qu’en propose le Stanford Parser.
Nous ajoutons des polarités blanches sur les dépendances (□) et les mots (□) indiquant que ces
objets doivent être consommés par des règles d’interface. Pour les verbes, une deuxième polarité
blanche (○) indique que la flexion verbale doit aussi être consommée. En haut à droite se trouve le
résultat attendu, c’est-à-dire un graphe sémantique associé à la phrase et polarisé en noir puisque
produit par l’interface. Pour assurer cette correspondance, nous utilisons les trois règles qui figurent
195
Les dépendances syntaxiques sont orientées vers la gauche (<nsubj) ou vers la droite (xcomp>).
164
en dessous196. Ce sont des règles lexicales associées aux lemmes SEEM, SLEEP et MARY. Comme on
peut le voir la règle associée à SEEM consomme la totalité des dépendances syntaxiques, mais ne
produit qu’une dépendance sémantique. La deuxième dépendance sémantique est produite par la
règle de SLEEP. Mais pour que cette règle puisse s’appliquer il est nécessaire que la règle de SEEM
restitue une dépendance syntaxique. Par souci de simplicité nous laissons de côté ici comme ensuite
la question des étiquettes catégorielles sur les nœuds. Notons pour terminer que la règle de SEEM
impose à son xcomp> d’être un verbe infinitif (Vinf) et consomme ainsi sa polarité flexionnelle (●).
Figure 62 : Exemple d’interface syntaxe-sémantique en GUP
Notons qu’on peut avoir plusieurs types de polarités sur un même objet197. On peut par exemple
aussi ajouter une polarité simplement pour contrôler que chaque nœud a au plus un gouverneur et
vérifier ainsi que le graphe de dépendances syntaxiques est bien un arbre (Kahane, 2004).
2.
Extraire une ISS
Une ISS prend en entrée les sorties d’un composant d’analyse syntaxique. Notre unique hypothèse
est que nous partons d’analyses syntaxiques en dépendance ; nous ne souhaitons pas faire
d’hypothèses sur la nature exacte des étiquettes des nœuds et des dépendances des arbres
syntaxiques produits. Notre idée est donc d’écrire des « demi-règles » dont l’autre moitié sera
calculée par l’analyseur de notre choix.
La première difficulté est d’identifier les traits de la structure syntaxique correspondant aux éléments
sémantiques que nous souhaitons identifier. On peut bien sûr dresser une table de correspondance à
la main, mais nous préférons extraire ces informations à partir d’exemples. Pour cela, nous adoptons
les méthodes de l’analyse distributionnelle et le principe de commutation. Supposons qu’on veuille
savoir quel est le trait indiquant le temps verbal dans l’analyse de Mary sleeps ; il suffit de comparer
l’analyse de cette phrase avec celle de Mary slept et de considérer que ce qui a varié est l’expression
196
Les analyses présentées ont été obtenues avec le Stanford Parser (c’est le cas pour la figure 62) ou le Link
Grammar Parser.
197
Voir (Kahane, Lareau, 2005) pour l’articulation de plusieurs modules à l’aide de polarités d’interface entre
modules.
165
du temps verbal. Par exemple, en analysant ces deux phrases avec le Link Grammar, on voit que
seule change l’étiquette catégorielle : /VBZ pour sleeps et /VBD pour slept. On obtient ainsi deux
règles flexionnelles (Figure 63).
Figure 63 : Règle extraite concernant le temps verbal
De la même façon, pour identifier le trait porteur du lemme, il suffit de comparer Mary left avec Ann
left. Nous ne souhaitons pas écrire une règle pour chaque lemme, mais avoir une règle très générale
de copie de la valeur du lemme.
Voyons maintenant comment extraire la règle pour l’aspect progressif. Nous savons que l’aspect
progressif est exprimé par BE + Ving et nous voulons récupérer au niveau sémantique un attribut
[aspect=progressive] sur le verbe. Pour apprendre la règle, nous allons construire un exemple de
phrase avec un progressif (en l’occurrence Mary is sleeping) en indiquant que pour is le lemme seul
sera consommé (■○) et que pour sleeping la flexion seule sera consommée (□●) (voir figure 64). Par
ailleurs nous devons indiquer quelles dépendances syntaxiques seront consommées. Or nous ne
savons pas exactement ce que va faire l’analyseur : nous lui indiquons simplement une liste de
nœuds (surlignés dans nos exemples) et nous considérons que tous les liens syntaxiques entre ces
nœuds seront polarisés en noir dans la règle. Dans le cas du progressif illustré figure 64, nous ne
savons pas si le sujet sera relié à l’auxiliaire ou au verbe lexical. Nos deux analyseurs de référence, le
Stanford Parser et le Link Grammar, font d’ailleurs des choix différents. C’est pourquoi nous
intégrons le sujet dans la règle et considérons donc une relation sémantique <arg1 correspondante.
Nous verrons dans la section 4 comment « retirer » cette information.
Figure 64 : Règle extraite concernant le progressif
3.
Des règles lexicales pour l’ISS
L’utilisation d’un lexique électronique permet l’extraction automatique de règles. Par exemple, une
ressource décrivant des cadres de sous-catégorisation (Cf. IV.B.3), telle que VerbNet pour l’anglais ou
Dicovalence pour le français, peut être mise à profit. L’idée est alors d’analyser les exemples fournis
pour en déduire les règles. Par exemple, le cadre give-13.1 de VerbNet est décrit de la façon
suivante :
166
<DESCRIPTION descriptionNumber="0.2" primary="NP V NP PP.recipient"/>
<EXAMPLES><EXAMPLE>They lent a bicycle to me.</EXAMPLE></EXAMPLES>
<SYNTAX>
<NP value="Agent" />
<VERB />
<NP value="Theme" />
<PREP value="to" />
<NP value="Recipient" />
</SYNTAX>
Cette description peut être utilisée pour créer automatiquement la règle lexicale de la figure 65, avec
le processus décrit en section V.C.3 ; l’exemple de départ construit à partir de VerbNet est à gauche,
la règle obtenue pour le Stanford Parser est à droite. Première étape : à partir de l’exemple donné
par VerbNet et sa description dans VerbNet la demi-règle sémantique est construite. Deuxième
étape : l’exemple est analysé par l’analyseur de notre choix (ici le Stanford Parser), ce qui nous
fournit une règle lexicale pour l’interface avec les résultats de cet analyseur.
Figure 65 : Règle lexicale extraite partir du cadre give-13.1 de VerbNet
Cette règle est par ailleurs utile pour lever des ambiguïtés lexicales et syntaxiques : en effet, d’une
part, la recherche de la règle la plus couvrante dans la forêt d’analyses syntaxiques produite pour
une phrase donnée permet d’augmenter le score des analyses où la règle est applicable ; d’autre
part, VerbNet précise les sens du verbe compatibles avec le cadre de sous-catégorisation et impose
éventuellement des contraintes de sélection sur ses arguments. D’autres ressources électroniques,
comme NomLex (qui décrit le cadre de sous-catégorisation des déverbatifs et la correspondance
entre noms et verbes) ou un dictionnaire de locutions ou de collocations pourraient aussi être
utilisées pour créer des règles.
4.
Articulation lexique-grammaire et soustraction de
règles
Considérons une phrase telle que They were lending me a bicycle. Nous pouvons y appliquer les
règles grammaticales extraites en section 2 et notamment la règle du progressif. Mais cette règle
consomme le lien sujet et nous ne pourrons pas y appliquer la règle lexicale du verbe LEND que nous
avons créée à partir de VerbNet. La solution habituelle à ce problème est celle adoptée par exemple
par les grammaires TAG consistant à produire à partir de la diathèse de base toutes les réalisations
possibles (Candito, 1999). C’est par exemple la solution adoptée par (Bédaride, Gardent, 2009). Il en
résulte un lexique-grammaire assez volumineux en raison de la croissance rapide du nombre de
règles en fonction du nombre de phénomènes pris en compte (le lexique inclut en fait la grammaire).
Plutôt que d’additionner divers phénomènes au sein d’une même règle, nous proposons au contraire
de soustraire aux règles grammaticales la partie lexicale pour permettre à la règle lexicale de se
combiner avec les règles grammaticales. Prenons l’exemple du progressif, réalisé par une
167
construction avec un auxiliaire BE + Ving. Pour pouvoir appliquer sans problème une règle lexicale
nous devons nous ramener au cas d’une forme simple. Pour ramener la construction A au cas d’une
construction B, nous proposons simplement d’extraire comme précédemment des règles pour A et B
puis de soustraire la règle de B à celle de A. La soustraction est contrôlée par les polarités selon le
calcul suivant :
■ - ■ = suppression (autrement dit tout objet qui manipulé dans A et B est supprimé)
(□ -) ■ = □ (un objet uniquement manipulé dans B doit être absolument introduit dans la
règle A–B pour être consommé ensuite par l’application de B)
■ (- □) = ■ (un objet manipulé uniquement dans A doit figurer dans A–B)
□ (- □) = □ (un objet qui est seulement dans le contexte des règles A et B reste dans le
contexte)
Dans la figure 66, la première ligne contient les exemples A et B dont nous partons. La deuxième
ligne montre les règles obtenues pour le Link Grammar : le lien <■S de B ne correspond pas au lien
<■S de A et donne donc un lien <□S dans A–B. La troisième ligne montre les règles obtenues pour le
Stanford Parser : ici, les liens <■nsubj de A et B se correspondent et s’annulent donc l’un l’autre.
Figure 66 : Extraction de la règle pour le progressif
Nous présentons de la même façon les règles obtenues pour le passif (figure 67), une relative (figure
67) et une extraction non bornée (figure 67). Le principe est toujours le même : on soustrait à une
règle A ce qui permettra d’appliquer ensuite la (ou les) règle(s) B. Dans le cas de la dépendance
bornée, on soustrait ainsi des fragments de deux règles B différentes ; nous donnons cette règle pour
le Link Grammar. On voit que celui-ci ne gère pas les dépendances non bornées, mais cela n’a pas
d’importance puisqu’on les récupère lors de l’ISS. Comme on le voit, la règle qui fait ce calcul est en
plus particulièrement simple : c’est une règle qui s’apparente à l’adjonction prédicative en TAG en
permettant au verbe pont de venir s’intercaler dans la chaîne de dépendance qui lie l’antécédent au
verbe recteur.
168
-
=>
Figure 67 : Extraction de la règle pour le passif
-
=>
Figure 68 : Extraction de la règle pour les relatives
-
=>
Figure 69 : Dépendances non bornées
5.
Conclusion
Nous avons présenté une approche de la conception d’une ISS basée sur l’exemple. Notre approche
sait prendre en compte des règles de différents niveaux, grammaticales (temps, passifs, relatives…)
ou lexicales (sous-catégorisation). Notre choix est de procéder au calcul de règles élémentaires, par
soustraction de règles, en évitant l’explosion combinatoire du nombre et de la complexité des règles
que provoque une « précompilation » du lexique et de la grammaire. Nous pensons que cette
approche est pragmatique dans la mesure où elle met en œuvre des ressources à large couverture
dans leur état actuel. Les avantages escomptés de cette approche sont une grande modularité et une
facilité de maintenance de l’ISS obtenue, l’indépendance vis-à-vis de tout analyseur syntaxique
particulier et une facilité de prise en compte de nouvelles ressources.
Ce chapitre portait principalement sur l’extraction de règles pour l’ISS. Notons que notre grammaire
est complètement réversible et peut servir aussi bien pour l’analyse que pour la génération de texte.
La mise en œuvre d’une telle grammaire pose évidemment des difficultés qui ne sont pas abordées
ici. Notons simplement que le formalisme a déjà fait l’objet d’une implémentation (Lison, 2006) ;
nous en développons une nouvelle implémentation en testant différentes heuristiques afin d’éviter
toute explosion combinatoire.
169
Partie VIII. Conclusion
A.
Bilan
Voici donc résumé le travail de recherche et d’ingénierie effectué pendant quelques années. Notre
objectif était de montrer qu’en créant une plate-forme de TAL, le développement d’applications
sémantiques peut être simplifié et industrialisé. La plate-forme Antelope fédère aujourd’hui des
composants d’analyse syntaxique et sémantique en les rendant interchangeables pour une tâche
donnée ; elle intègre aussi un lexique sémantique multilingue à large couverture.
Disponible sans contrainte pour la recherche et l’enseignement, Antelope a été téléchargée (sur
www.proxem.com) par plus de 2 500 internautes en décembre 2011. Compatible avec les principaux
systèmes d’exploitation du marché (Windows et Linux198), cette plate-forme de traitement
linguistique est encore en cours de développement mais d’ores et déjà utilisable. Nous estimons que
la force de la plate-forme est d’être :






Robuste : elle a fait ses preuves sur l’analyse de corpus totalisant plusieurs centaines de
millions de mots.
Simple à mettre en œuvre : elle est livrée avec un programme d’installation et une
documentation complète (tutoriel, exemples de code, fichier d’aide). Un informaticien non
linguiste peut intégrer des traitements syntaxiques et sémantiques complexes au sein d’un
progiciel ou d’un système d’information d’entreprise.
Extensible : un informaticien linguiste peut facilement implémenter des heuristiques
spécifiques, et étendre le lexique sémantique avec ses propres données.
Complète : les composants livrés en standard couvrent plusieurs des principales tâches
classiques de TAL.
Solide : elle a pour base théorique la TST.
Riche : la plate-forme intègre un grand nombre de ressources libres, proposant ainsi en
standard un lexique sémantique de plus de 400 000 entrées. Nous avons aussi développé des
ressources propres à la plate-forme (par exemple, les relations de polysémie régulière).
Toutes ces ressources sont interopérables, ce qui est le propre d’une plate-forme ; nous les
avons converties dans un même format homogène. La plate-forme est régulièrement mise à
jour et nous pouvons intégrer les mises à jour des ressources externes tout en conservant les
corrections et modifications de format que nous avons effectuées dessus.
La conception de la plate-forme est allée de pair avec une réflexion méthodologique sur l’acquisition
semi-supervisée de connaissances. Cette démarche permet de construire rapidement des extensions
du lexique spécifiques à un domaine. Elle a été mise en œuvre sur plusieurs cas de figure concrets
pour créer des applications capables d’analyser des textes et d’en extraire différents niveaux de
représentation du sens, en fonction des objectifs recherchés.
198
Antelope fonctionne en principe sous Mac OS avec MONO, mais le test reste à effectuer.
171
B.
Perspectives
Nous souhaitons continuer à faire progresser Antelope. Nos axes prioritaires concernent le
multilinguisme, la désambiguïsation et le modèle théorique de l’interface syntaxe-sémantique (ISS).
1.
Multilinguisme
Initialement, la plate-forme traitait uniquement l’anglais. Nous avions amorcé la prise en compte du
français dans Antelope en 2009, en intégrant l’analyseur syntaxique TagParser et la ressource lexicale
WOLF (WordNet libre du français). A ce jour, l’anglais et le français sont pris en charge au niveau du
lexique sémantique et des composants de traitement, avec un niveau de traitement sémantique
comparable (modulo la couverture des ressources utilisées). L’équipe Proxem prévoit d’intégrer aussi
à Antelope l’analyseur syntaxique du français FRMG (de la Clergerie et al., 2009).
Une extension du lexique sémantique aux principales langues européennes (espagnol, portugais,
italien et allemand) a démarré, notamment grâce aux versions en différentes langues de la Wikipédia
et du Wiktionnaire. Elle devrait être finalisée d’ici courant 2013, et s’accompagner de l’intégration
d’analyseurs syntaxiques de surface pour ces langues.
2.
Désambiguïsation et ISS
Nos travaux en cours portent sur l’amélioration de l’ISS actuelle. Pour nous rapprocher
progressivement de la représentation sémantique idéale que nous souhaitons obtenir, nous voulons
améliorer les performances de l’ISS, à travers les actions suivantes :








Exploiter les n-grammes de Google (Cf. VII.B.6.b) dans les tâches de désambiguïsation lexicale
et syntaxique ainsi que pour la résolution d’anaphores.
Introduire de nouvelles heuristiques de désambiguïsation utilisant un apprentissage.
Prendre en compte simultanément plusieurs types d’ambiguïtés.
Augmenter l’interaction et le partage de résultats entre composants de traitement, pour
arriver à un meilleur système de coopération entre agents linguistiques.
Approfondir le modèle théorique de règles de réécriture de graphes de l’ISS.
Prévoir un paramétrage des règles de l’ISS qui permette d’intégrer de nouveaux analyseurs à
moindre coût (comme présenté au chapitre VII.C).
Continuer d’étendre le lexique sémantique en y intégrant de nouvelles ressources.
Renforcer dans la plate-forme les passerelles entre TAL et intelligence artificielle ; une
prochaine étape consiste à intégrer les ressources CYC et ConceptNet évoquées en IV.D.4.
3.
Et après ?
Se rapprocher de notre objectif –rendre le texte calculable– force à cheminer sur une route longue,
sinueuse et parfois étroite. L’intuition n’y est pas toujours la meilleure boussole, et ne remplace
jamais une expérience avec une mesure des résultats. Quand on commence à emprunter cette route,
on découvre un troublant « effet d’horizon » avec un objectif qui donne parfois le sentiment de
s’éloigner alors qu’on s’en rapproche. Mais, comme dit le proverbe gitan, ce n’est pas la destination
mais la route qui compte.
172
Références
A.
Bibliographie
Remarque : le thème principal de chaque référence bibliographique est précisé le cas échéant par une
étiquette en fin de référence, quand il concerne spécifiquement la reconnaissance d’entités nommées
[NER], le regroupement de documents [CLUSTERING], l’extraction d’information [IE], l’interface syntaxesémantique [ISS], l’apprentissage automatique [ML], le Web sémantique [SW] ou les ressources
humaines [RH] ; enfin, l’étiquette [CIT] indique une publication mentionnant Antelope.
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COSMO – http://micra.com/COSMO
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DBpedia – http://dbpedia.org
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FrameNet (BAKER, FILLMORE, LOWE) – http://framenet2.icsi.berkeley.edu
FreeBase – http://www.freebase.com
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Google Books Ngram – http://books.google.com/ngrams/datasets
GrGen – http://www.info.uni-karlsruhe.de/software/grgen/
IKVM.NET – http://www.ikvm.net
JLangDetect (CHAMPEAU) – http://code.google.com/p/jlangdetect
Lefff (CLEMENT ET AL.) – Lexique des Formes Fléchies du Français – http://atoll.inria.fr/~sagot/lefff.html
LingPipe (CARPENTER) – http://alias-i.com/lingpipe/
LinguaStream (BILHAUT, WIDLÖCHER) – http://www.linguastream.org
Link Grammar Parser (SLEATOR, TEMPERLEY, LAFFERTY) – http://bobo.link.cs.cmu.edu/link
MONO – http://www.mono-project.com
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OpenCyc (LENAT) – http://www.opencyc.org
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PrepLex (FORT, GUILLAUME) – http://loriatal.loria.fr/Resources/PrepLex.txt
Protégé – http://protege.stanford.edu
ResearchCyc (LENAT) – http://research.cyc.com
Roget’s Thesaurus (dans le cadre du projet Moby) – http://icon.shef.ac.uk/Moby
SemCor Corpus – http://www.cs.unt.edu/~rada/downloads.html
SentiWordNet (ESULI, SEBASTIANI) – http://sentiwordnet.isti.cnr.it
Stanford Parser (MANNING, KLEIN) – http://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml
SUMO (NILES, PEASE) – http://www.ontologyportal.org – http://ontology.teknowledge.com
The Preposition Project (LITKOWSKI) – http://www.clres.com/prepositions.html
UIMA – http://incubator.apache.org/uima – www.research.ibm.com/UIMA
UNL – Universal Networking Language (HIROCI ET AL.) – http://www.undl.org
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VerbNet (KIPPER, SCHULER) – http://verbs.colorado.edu/~mpalmer/projects/verbnet.html
Google Web 1T 5-gram Corpus (FRANZ, BRANTS) –
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Web sémantique (standards W3C) – http://www.w3.org/standards/semanticweb/
Wikipédia en anglais – http://en.wikipedia.org
Wikipédia en anglais simplifié (Simple Wikipedia) – http://simple.wikipedia.org
Wikipédia en français – http://fr.wikipedia.org
WordNet (MILLER, FELLBAUM) – http://wordnet.princeton.edu
WordNet Domains & WordNet-Affects (MAGNINI, CAVAGLIÀ) – http://wndomains.itc.it/download.html
WordNet : correspondance entre versions – http://www.cs.unt.edu/~rada/downloads.html#wordnet
et http://www.lsi.upc.es/~nlp/tools/mapping.html
WordNet::Similarity (PEDERSEN ET AL.) – http://www.d.umn.edu/~tpederse/similarity.html
YAGO (SUCHANEK ET AL.) –http://www.mpi-inf.mpg.de/yago-naga/yago
185
Annexe I. Le Web sémantique
A.
Introduction
Le Web sémantique n’étant pas encore bien connu des praticiens du TAL, nous avons jugé utile de
faire ici une introduction à ces concepts et standards émergents. Les descriptions figurant dans cette
annexe sont évidemment inspirées de celles présentées sur le site du W3C199. Nous essayons de les
mettre en perspective, mais aussi de mettre en évidence les forces et faiblesses qui pourraient en
accélérer ou en freiner l’adoption, au vu de l’expérience concrète que nous en avons.
Commençons par esquisser une présentation intuitive des évolutions d’usage entre le Web initial et
le Web sémantique. Aux débuts du Web (qualifié a posteriori de Web 1.0), l’internaute venait lire de
l’information ou effectuer un achat sur un site d’e-commerce, sans réelle interactivité : « j’achète une
pizza en ligne ». Le Web 2.0 a marqué une évolution importante concernant aussi bien les
technologies employées (application cliente riche) que les usages ; les internautes sont désormais
capables d’interagir entre eux et avec le contenu des pages ; on est passé à « je fais une pizza-party à
la maison, et mes amis votent en ligne pour la date qui leur convient ». Le Web sémantique est un
nouveau saut technologique qui offre une meilleure connaissance de l’information en temps réel,
permettant d’automatiser des scénarios complexes en dotant les applications de capacités de
raisonnement : « mon assistant personnel organise une pizza-party dimanche midi en tenant compte
du fait que Pierre est allergique au gluten, Paul rentre de voyage samedi et Marie est végétarienne ».
Le Web sémantique utilise les fondements techniques du Web classique et ne remet pas en cause ce
dernier. Il en étend les fonctions primaires : publier et consulter des documents. En revanche, les
documents traités par le Web sémantique contiennent non pas des textes en langage naturel, mais
des informations formalisées pour être traitées automatiquement. L’objectif à long terme de cette
évolution du Web actuel vise à étendre systématiquement les pages HTML (lisibles par un œil
humain) afin qu’elles contiennent aussi des informations structurées (accessibles à la machine)200. Le
corollaire sera la possibilité d’automatiser des tâches complexes, nécessitant aujourd’hui une action
humaine ; par exemple, réserver un billet de train et un séjour à l’hôtel pour préparer un voyage
pourra être très largement pris en charge par un agent personnel intelligent.
L’un des moyens d’arriver à cette évolution est la définition d’un certain nombre de standards
émergents. Ils permettent de définir la façon dont des informations peuvent être représentées (RDF),
leur structuration (RDFS), le contrôle de leur cohérence (OWL, RIF), ainsi que la façon de faire des
requêtes complexes dessus (SPARQL). Ces standards émergents du Web sémantique ont de multiples
intérêts en TAL, car ils permettent de représenter aussi bien des référentiels linguistiques (thésaurus,
taxonomie ou ontologie) que des graphes complexes, comme ceux issus de résultats d’analyse
(correspondant à l’extraction d’entités nommées ou de relations, par exemple).
199
200
http://www.w3.org/standards/semanticweb/
RDFa, une proposition du W3C, permet d’annoter des pages HTML existantes avec des données RDF.
187
(Feigenbaum et al., 2007) effectue un premier bilan du chemin parcouru, six ans après l’article
fondateur (Berners-Lee et al., 2001). Cette publication présente des cas pratiques d’utilisation des
technologies du Web sémantique et les solutions concrètes qu’elles apportent, en particulier dans les
domaines des soins de santé et des sciences de la vie. Le choix de ces domaines pour illustrer les
applications du Web sémantique n’est pas fortuit. En effet, ils ont depuis longtemps structuré les
informations qu’ils manipulent sous forme de thésaurus ou d’ontologies (citons par exemple MeSH201
et UMLS202), ce qui en facilite l’adaptation vers les technologies du Web sémantique.
B.
Standards introduits par le Web sémantique
Un élément qui a fortement contribué au succès du Web actuel a été la standardisation des
protocoles (HTTP, FTP, URI, SOAP…), langages (HTML, XML, XSL, CSS…) et formats (PNG, SVG…). Cette
normalisation est due au World Wide Web Consortium (ou W3C). Cet organisme a défini un ensemble
de nouveaux standards ouverts, formant la « pile » du Web sémantique, comme illustré en figure 70.
Figure 70 : La « pile » des standards du Web sémantique
Les plus importants de ces standards sont :

RDF (Resource Description Framework) : un modèle conceptuel permettant de décrire toute
information sous forme de triplets, produisant donc un graphe d’informations.
201
MeSH (Medical Subject Headings) est le thesaurus de référence dans le domaine biomédical ; MeSH est
utilisé par la base Medline/PubMed et sert d’outil d’indexation, de recherche et de classement.
202
UMLS (Unified Medical Language System) est une compilation de nombreux vocabulaires contrôlés en
sciences biomédicales. Il fournit une structure de correspondance entre ces vocabulaires et permet ainsi de les
traduire en différents systèmes terminologiques. UMLS peut également être vu comme un thesaurus et une
ontologie des concepts biomédicaux.
188





RDFS (RDF Schema) : un langage autorisant la création de vocabulaires, par définition de
classes et de propriétés, permettant de structurer les données en RDF.
SKOK (Simple Knowledge Organization System) : un langage de définition de taxonomies et
de thésaurus.
OWL (Web Ontology Language) : un langage permettant de créer des ontologies, servant de
support aux traitements logiques (inférence, classification).
SPARQL : un langage de requêtes pour manipuler des informations à partir de graphes RDF.
RIF (Rule Interchange Format) : un format d’échange de règles de gestion.
Nous avons estimé les applications d’OWL en TAL sont suffisamment importantes pour mériter de lui
dédier le chapitre suivant. Ce sera notamment l’occasion de détailler les différents niveaux des
logiques de description, leur pouvoir d’expression et le mécanisme de raisonnement.
1.
RDF
RDF (Resource Description Framework) est un modèle de graphe destiné à décrire de façon formelle
les ressources203 Web et leurs métadonnées. L’objectif est de permettre le traitement automatique
de telles descriptions. En annotant des documents non structurés et en servant d’interface vers le
monde des données structurées, RDF permet l’interopérabilité entre applications échangeant de
l’information sur le Web.
RDF/XML est l’une des syntaxes de ce langage permettant le stockage et les échanges sous forme
XML. Notons que XML est un format de sérialisation possible pour les triplets RDF, mais pas le seul ;
par exemple, les formats N3 et Turtle sont conçus pour être plus compacts et plus facilement lisibles
par des humains.
a)
Principe
Un document RDF est un ensemble de triplets. Chaque triplet RDF est une association
{sujet prédicat objet} où204 :



Le sujet représente la ressource à décrire.
Le prédicat représente un type de propriété applicable à cette ressource.
L’objet est la valeur de la propriété, qui peut être soit une donnée, soit une autre ressource.
Le sujet et l’objet (dans le cas où l’objet est une ressource) peuvent être identifiés par une URI ou
être des nœuds anonymes. Le prédicat est nécessairement identifié par une URI.
Un document RDF ainsi formé correspond à un graphe orienté étiqueté205. Chaque triplet correspond
alors à un arc orienté dont le label est le prédicat, le nœud source est le sujet et le nœud cible est
l’objet.
203
La notion de ressource s’est progressivement étendue de son sens original de « document Web » (page
HTML) à des sens plus généraux et plus abstraits. Dans les langages d’ontologie ou le langage SKOS, les
ressources décrites sont des concepts comme des classes, des propriétés.
204
On peut comprendre ces triplets de plusieurs façons équivalentes : {sujet prédicat objet}, {ressource
propriété valeur}, {sujet verbe complément}…
205
Notons que cette représentation de l’information sous forme de triplets n’est pas une nouveauté en tant
que telle ; un atelier de génie logiciel tel qu’IEW (Information Engineering Workbench) utilisait une telle
représentation dès les années 1990 pour proposer un métamodèle souple et extensible.
189
La sémantique d’un document RDF peut être exprimée en logique du premier ordre :
{sujet prédicat objet}  prédicat(objet, sujet)206
Partant du principe de base, « tout est ressource » (concepts abstraits, objets du monde réel,
documents…), les éléments de description des identifiants, noms, attributs typés, relations
sémantiques… sont tous exprimés selon le même schéma de triplets {sujet prédicat objet}. RDF
définit donc un modèle de données abstrait indépendant de toute syntaxe ou mode de stockage.
b)
Exemple
Par exemple, le triplet {Victor_Hugo auteur_du_livre Les_Misérables} se transpose ainsi en RDF :



Sujet = dbpedia:Victor_Hugo
Prédicat = dcterms:creator
Objet = dbpedia:Les_Misérables
Cela donne en RDF/XML :
<rdf:RDF
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/”
xmlns:dbpedia="http://dbpedia.org/resource/">
<rdf:Description rdf:about="dbpedia:Victor_Hugo">
<dc:title xml:lang="fr">Les misérables</rdfs:label>
<dcterms:creator rdf:resource="dbpedia:Victor_Hugo"/>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>
On peut remarquer que les informations ontologiques (un roman est un type de document, l’année
de parution est une date, l’auteur est une personne…) implicitement associées à ces métadonnées
n’apparaissent pas au niveau RDF. En effet, la structure de RDF est générique et sert de base à un
certain nombre de schémas ou vocabulaires dédiés à des applications spécifiques.
Une partie de ces vocabulaires est spécifiée par le W3C, comme les langages d’ontologie RDFS et
OWL, ou le langage SKOS pour la représentation des thésaurus et autres vocabulaires structurés.
D’autres vocabulaires RDF, sans être spécifiés par le W3C, sont néanmoins largement utilisés et
constituent des standards de fait dans la communauté du Web Sémantique. On peut par exemple
citer FOAF (Friend of a friend, ou ami d’un ami), un vocabulaire RDF constitué de 13 classes avec 62
propriétés permettant de décrire des personnes et le graphe social des relations qu’elles
entretiennent entre elles.
L’une des difficultés de la modélisation avec les standards du Web sémantique consiste donc à
connaître les ontologies ou vocabulaires déjà définis et à choisir parmi ceux qui pourraient être
utilisés dans un contexte donné, pour éviter de tout reconcevoir à partir de zéro. Dans l’exemple
206
Equivalent à « il existe un objet et il existe un sujet tels que : prédicat(objet, sujet) ».
190
présenté plus haut, le préfixe dbpedia représente une référence à l’ontologie DBpedia (où les
concepts Victor_Hugo et Les_Misérables sont prédéfinis). De même, le préfixe dcterms
fait référence aux termes définis dans le vocabulaire Dublin Core, un schéma de métadonnées qui
permet de décrire des ressources et d’établir des relations207 avec d’autres ressources.
2.
RDFS
RDFS (RDF Schema) est un langage extensible de représentation des connaissances. RDFS fournit des
éléments de base pour la définition d’ontologies ou vocabulaires destinés à structurer des ressources
RDF. Les composants principaux de RDFS sont repris dans le langage d’ontologie OWL, qui offre un
pouvoir d’expression plus élevé.
a)
Classes
rdfs:Class permet de déclarer une ressource RDF comme une classe pour d’autres ressources.
Un exemple de rdfs:Class est foaf:Person dans le vocabulaire FOAF. Une instance de la
classe foaf:Person est une ressource liée à la classe en utilisant un prédicat rdf:type.
L’expression formelle suivante traduit en RDFS la phrase en langage naturel : « François est une
personne » : {Francois rdf:type foaf:Person}.
rdfs:subClassOf permet de définir des hiérarchies de classes. Par exemple, « toute personne
est un agent » : {foaf:Person rdfs:subClassOf foaf:Agent}
b)
Propriétés
RDFS précise la notion de propriété définie par RDF en permettant de typer le sujet et l’objet des
triplets. Pour cela, RDFS ajoute deux notions :


rdfs:domain définit la classe des sujets liée une propriété, correspondant au domaine de
définition d’une fonction.
rdfs:range définit la classe ou le type de données des valeurs de la propriété, donc
l’ensemble d’arrivée de la fonction.
RDFS définit aussi les notions de classe, ressource, littéral, propriété, sous-classe, sous-propriété,
champ de valeurs et domaine d’application. Par exemple, on pourra exprimer que la propriété
« employeur » relie un sujet qui est une personne à un objet qui est une organisation.
{employeur rdfs:domain foaf:Person}
{employeur rdfs:range foaf:Organization}
À partir de ces déclarations, un système peut déduire de : {Francois employeur Proxem}
que Francois est une instance de foaf:Person, et Proxem une instance de
foaf:Organization. On voit ici un point important (mais déstabilisant pour quelqu’un qui aurait
déjà pris des habitudes de modélisation avec UML par exemple), à savoir que les mécanismes du
Web sémantique sont orientés vers l’inférence et non la vérification des contraintes. De notre point
de vue, c’est l’un des facteurs qui complexifie l’adoption de ces standards émergents.
207
Telles que : titre, créateur, éditeur, sujet, description, langue…
191
3.
SKOS
SKOS (Simple Knowledge Organisation System, Système simple d’organisation des connaissances) est
une famille de langages formels, construits sur la base de RDF et de RDFS, permettant une
représentation standard des taxonomies, thésaurus et autres types de vocabulaires contrôlés. Son
développement a été fait conjointement par des acteurs de la communauté RDF et des
documentalistes experts.
L’objectif principal de SKOS est de permettre la publication facile de vocabulaires structurés pour leur
utilisation dans le cadre du Web sémantique. Nous présentons un exemple de représentation de
WordNet avec SKOS page 199.
4.
SPARQL
De nombreux langages de requête destinés à interroger les graphes RDF ont été développés. Le
langage SPARQL, défini par le W3C, est devenu un standard dans ce domaine. SPARQL définit la
syntaxe et la sémantique nécessaires à l’expression de requêtes sur une base de données de type
RDF et la forme possible des résultats.
SPARQL est adapté à la structure spécifique des graphes RDF et s’appuie sur les triplets qui les
constituent. En cela, il est différent du classique SQL208, il s’en inspire toutefois clairement dans sa
syntaxe et ses fonctionnalités.
SPARQL permet de modifier les données (requêtes CONSTRUCT). Les requêtes d’extraction de
données (SELECT) permettent d’extraire du graphe RDF un sous-graphe correspondant à un
ensemble de ressources vérifiant les conditions définies dans une clause WHERE. Il a donc aussi des
ressemblances avec le langage PROLOG.
5.
RIF – SWRL
RIF (Rule Interchange Format) est un format d’échange pour les moteurs d’inférences du Web
sémantique, permettant de convertir des règles écrites dans des formalismes différents. SWRL
(Semantic Web Rule Language) est une proposition de langage de règles combinant des éléments
d’OWL et de RuleML (Datalog). SWRL permet d’exprimer, en XML, une règle telle que « si on a un
parent qui a un frère, alors on a un oncle » :
hasParent(?x1,?x2) && hasBrother(?x2,?x3)  hasUncle(?x1, ?x3)
C.
OWL et les logiques de description
Basé sur une syntaxe RDF, le langage OWL (Web Ontology Language) fournit les moyens pour définir
des ontologies structurées, c’est-à-dire des terminologies (concepts et propriétés) décrivant des
domaines concrets (instance de concepts). OWL étend RDFS pour permettre l’expression de relations
complexes entre différentes classes RDFS, ainsi que l’expression de contraintes plus précises sur des
classes et des propriétés spécifiques. Cela permet par exemple de :

208
Limiter les propriétés d’une classe en termes de cardinalité et de type.
Structured Query Language, langage de requête utilisé dans les bases de données relationnelles.
192






Induire que les valeurs d’une propriété sont des membres d’une classe particulière ou non.
Déterminer si tous les membres d’une classe auront une propriété particulière, ou seulement
certains d’entre eux.
Séparer des relations de types un-à-un de relations de type plusieurs-à-un ou un-à-plusieurs,
pour représenter des « clés étrangères » d’une base de données dans une ontologie.
Exprimer des relations entre des classes définies dans différents documents sur le Web.
Construire de nouvelles classes en dehors de toute union, intersection et complément avec
d’autres classes.
Contraindre un domaine à des combinaisons classe/propriété spécifiques.
L’axiomatique d’OWL se base sur les recherches effectuées dans le domaine des logiques de
description (Description Logics). OWL définit plusieurs sous-langages, allant du moins expressif (mais
garantissant un calcul de preuve rapide) au plus expressif (mais nécessitant éventuellement un temps
de calcul dissuasif), selon la logique de description sous-jacente. Notons que le pouvoir d’expression
des variantes d’OWL est inférieur à celui d’autres formalismes (comme KIF, Knowledge Interchange
Format, le langage de la norme Common Logic).
Nous allons maintenant présenter les bases mathématiques sous-jacentes au langage OWL, ainsi que
ses différentes variantes et les mécanismes de raisonnement qui s’y appliquent. Nous comparerons
aussi OWL avec UML (le langage unifié de modélisation).
1.
Les logiques de description
a)
Concepts de base
Les logiques de description sont une famille de langages de représentation de connaissances utilisés
pour formaliser et structurer la connaissance terminologique d’un domaine d’application. Le nom
« logique de description » provient des caractéristiques suivantes : d’une part, ces langages
définissent leur sémantique formelle en logique du premier ordre ; d’autre part, ces langages ont été
élaborés pour écrire la description des concepts pertinents d’un domaine d’application.
Les logiques de description ont une double ascendance. Elles s’inspirent des réseaux sémantiques de
(Quillian, 1968) : des graphes orientés étiquetés dont les nœuds sont des concepts et les arcs des
relations. Elles sont aussi influencées par la sémantique des cadres de (Minsky, 1974) : les concepts y
sont représentés par des cadres caractérisés par un certain nombre d’attributs (ou slots) qui
contiennent de l’information sur leur contenu.
Les logiques de description utilisent trois notions de base :



Les concepts correspondent à des « classes d’éléments » (des ensembles dans un univers
donné) : Personne, Société…
Les rôles correspondent aux « liens entre les éléments » (des relations binaires sur un univers
donné) : personneDirigeSociété, personneTravailleDansSociété…
Les individus correspondent aux éléments d’un univers donné : la personne François, la
société Proxem, leChatDeMaVoisine…
Ces notions permettent de partitionner la connaissance en deux parties nommées classiquement :

T-Box (axiomes terminologiques), regroupant les concepts et les rôles ; la T-Box définit les
règles qui régissent le monde. Ces informations sont « génériques », « globales », vraies pour
tous les individus.
193

A-Box (les individus du monde) : les assertions sont « spécifiques » ou « locales », et
s’appliquent à certains individus particuliers.
b)
Survol des familles de logiques de description
Il existe différentes logiques de description, avec plus ou moins de pouvoir d’expression. Leur base
commune est la logique appelée AL. Elle définit les constructeurs suivants : nom de concept,
concept top, conjonction (« et » logique), quantificateur universel (« quel que soit »), nom de rôle,
négation des concepts atomiques.
La logique AL enrichie de C (négation de concepts non nécessairement primitifs) donne ALC, qui
augmentée par R+ (transitivité des rôles) est notée S. Les langages OWL sont des extensions de
cette logique de description S, qui peut ensuite être enrichie par : H (hiérarchie des rôles), R
(conjonction de rôles), I (rôles inverses), O (un-de), N (restriction de nombre), Q (restriction de
nombre qualifiée), U (disjonction, le « ou » logique), E (quantificateur existentiel typé « il existe »),
B (role filler).
2.
Différents niveaux d’OWL
OWL est la famille des langages de description d’ontologies du Web sémantique. D’autres langages
de ce type existent209 ; on peut considérer qu’OWL a essayé de prendre le meilleur de chacun d’entre
eux. Par rapport aux autres langages de description d’ontologies, OWL a la spécificité d’être défini
pour être compatible avec l’architecture du Web, en utilisant les URIs pour nommer les objets et RDF
pour créer des liens. Les ontologies Web possèdent les avantages suivants :




Capacité d’être distribuées au travers de nombreux systèmes.
Capacité de passage à échelle pour les besoins du Web.
Compatibilité avec les standards pour l’accessibilité et l’internationalisation.
Ouverture et extensibilité.
OWL Lite a été prévu à l’origine pour des utilisateurs ayant principalement besoin de manipuler une
hiérarchie de classification et des contraintes simples. Par exemple, OWL Lite autorise des
contraintes de cardinalité, mais seulement avec les valeurs 0 ou 1. OWL Lite est basé sur la logique
de description SHIF. Des algorithmes décidables210 existent pour OWL Lite.
OWL DL a été conçu pour fournir une expressivité maximale tout en garantissant la complétude (le
calcul de toutes les conclusions est garanti), la décidabilité (tous les calculs finiront en un temps fini)
et des algorithmes de raisonnement implémentables. OWL DL inclut toutes les constructions d’OWL,
mais elles ne peuvent être employées que sous certaines restrictions (par exemple, des restrictions
de nombre ne peuvent être placées sur les propriétés qui sont déclarées comme transitives). OWL 2
est une extension d’OWL DL avec des constructeurs supplémentaires qui en simplifient l’usage
courant. Les problèmes d’inférence peuvent être en temps exponentiel pour OWL DL ; en pratique,
209
On peut citer par exemple : CycL, Common Logic (standard poussé par l’ISO, http://common-logic.org),
DAML+OIL (prédécesseur direct d’OWL), FLogic (http://flora.sourceforge.net), OCML (Operational Conceptual
Modeling Language, http://technologies.kmi.open.ac.uk/ocml), ), XOL (Ontology Exchange Language),
PowerLoom (http://www.isi.edu/isd/LOOM/PowerLoom), SHOE (Simple HTML Ontology Extension, Ontolingua
(http://ksl.stanford.edu/software/ontolingua) … La plupart des systèmes qui utilisent DAML, OIL et DAML+OIL
sont en train de migrer vers OWL.
210
Un énoncé est décidable dans une axiomatique si on peut le démontrer ou démontrer sa négation.
194
les inférences sont souvent effectuées en un temps satisfaisant. OWL DL se fonde sur SHOIN ; son
évolution OWL 2 est basée sur SROIQ211.
OWL Full est défini avec une sémantique différente d’OWL Lite ou d’OWL DL, permettant la métaclassification. OWL Full dispose d’un pouvoir d’expression plus élevé et a été conçu pour préserver la
compatibilité avec RDFS. Par exemple, en OWL Full une classe peut être traitée simultanément
comme une collection d’individus et en tant qu’instance, ce qui n’est pas possible en OWL DL. OWL
Full permet à une ontologie d’étendre un vocabulaire prédéfini (RDF ou OWL). Contrairement aux
versions précédentes, il n’existe aucun algorithme d’inférence décidable pour OWL Full : une
proposition peut y être indémontrable, le contraire de la proposition étant également indémontrable
(ou dit autrement, certaines propositions ne peuvent pas y être prouvées).
Comment choisir entre les différentes versions d’OWL ? On aurait pu penser qu’il serait plus simple
de fournir des outils pour OWL Lite que pour les autres variantes plus expressives d’OWL, permettant
une migration rapide pour les systèmes basés sur des thesaurus et autres taxonomies. En pratique,
cependant, la plupart des constructions disponibles en OWL DL peuvent se ramener à des
combinaisons complexes des fonctionnalités d’OWL Lite. Le développement d’outils pour OWL Lite
s’avérant presque aussi difficile que le développement d’outils pour OWL DL, OWL Lite n’est que peu
utilisé. La tendance qui semble se dégager est la prédominance d’OWL 2.
3.
Similitudes et différences entre OWL et UML
OWL présente de nombreuses similitudes avec UML. Il est possible d’automatiser la traduction d’un
diagramme de classes UML en ontologie (au moins pour en créer la partie taxonomique et le sousensemble axiomatique correspondant aux cardinalités de relations).
Néanmoins, la description d’une ontologie et la modélisation d’un système ne recouvrent pas
exactement les mêmes objectifs. Une importante différence d’approche réside dans le fait qu’UML
décrit essentiellement des classes d’objets, alors qu’une ontologie peut travailler au niveau des
instances, en plus des classes. Ainsi, le typage d’une instance doit être explicité en UML alors que,
dans une ontologie, il peut être déduit par raisonnements des propriétés de l’instance (notamment
des relations qu’elle entretient avec les autres instances). Une autre différence sensible est qu’en
UML on exprime des contraintes, alors que les mécanismes d’OWL sont orientés vers l’inférence.
La principale caractéristique commune à UML et OWL est que tous deux sont basés sur la notion de
classes. Une classe est un ensemble d’instances ; l’ensemble des instances d’une classe est son
extension. Il existe toutefois une subtile différence :


En UML, l’état d’une instance consiste en un ensemble de propriétés contenant des valeurs
d’un type connu.
En OWL, l’extension d’une classe est un ensemble d’individus (d’instances) qui sont
représentées par leur nom ; un individu est défini indépendamment des classes ; il existe une
classe ancêtre universel Thing, dont l’extension est constituée de tous les individus d’un
modèle donné, et toutes les classes héritent de Thing.
Une description détaillée est disponible dans The Even More Irresistible SROIQ, de Ian Horrocks, Oliver
Kutz, et Ulrike Sattler (http://www.cs.man.ac.uk/~sattler/publications/sroiq-TR.pdf).
211
195
La principale différence entre OWL et UML, du point de vue des instances, est qu’un individu peut
être une instance de Thing mais d’aucune autre classe. Une classe OWL est déclarée en donnant un
nom au type considéré : <owl:Class rdf:ID="Societe"/>
Un individu est à la base une ressource RDFS, c’est-à-dire essentiellement un nom. Un individu
ID3101 est déclaré de la façon suivante : <owl:Thing rdf:ID="ID3101"/>
En OWL, les relations entre classes sont appelées des propriétés (c’est l’équivalent des rôles
d’association dans UML). Les propriétés ne sont pas forcément liées à des classes ; de ce fait, leur
nom doit être unique au sein d’un modèle. Par défaut, une propriété est une relation binaire entre
Thing et Thing : <owl:ObjectProperty rdf:ID = "travaillePour"/>
Une propriété élémentaire ayant une valeur scalaire est une DatatypeProperty :
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="NomSociete">
<rdfs:domain rdf:resource="Societe"/>
<rdfs:range
rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
</owl:DatatypeProperty>
Une association UML binaire se traduit directement en owl:ObjectProperty. Notons que,
comme les associations en UML sont toujours entre types, la propriété OWL a toujours un Domain
et un Range.
Une association UML peut être n-aire (plus de deux rôles) ou être une classe associative. Or, en OWL
DL, les classes et propriétés sont disjointes (contrairement à ce qu’offre OWL Full). On devra donc
convertir chaque relation n-aires UML en un ensemble de n relations binaires en OWL DL avec une
classique réification de la relation UML d’origine sous forme de classe OWL.
Une association UML peut être navigable seulement dans un sens ou dans les deux sens. Elle sera
convertie en (respectivement) une ou deux propriétés (qui, dans ce dernier cas, seront inverseOf
l’une de l’autre).
Les deux langages permettent l’héritage multiple, et de déclarer que les sous-classes d’une classe
constituent une partition (exclusion mutuelle). En pratique, OWL rend souvent nécessaire la
déclaration de classes disjointes en-dessous d’un ancêtre commun, pour éviter des messages
d’erreur lors de l’application des mécanismes d’inférence du raisonneur.
En UML, une association peut avoir une cardinalité minimale et maximale sur chaque rôle. OWL
généralise ce mécanisme et permet notamment de déclarer une propriété comme fonctionnelle,
inverse-fonctionnelle, symétrique, transitive.
UML a une séparation stricte des niveaux méta212, alors qu’OWL Full autorise une classe à être une
instance d’une autre classe (métaclassification). Enfin, la notion de paquetage UML correspond à la
notion d’ontologie en OWL.
212
UML est organisé en une série de méta-niveaux (M3, M2, M1 et M0), de la façon suivante :
 M3 est le MOF (MetaObject Facility) défini par l’OMG, langage de modélisation universel.
 M2 est le modèle d’un système de modélisation donné (ex : méta-modèle UML).
196
4.
Principes des raisonneurs
La logique de description permet de réaliser des inférences et des raisonnements. Les tâches de
déduction de base sont la subsomption, la vérification d’instances, la vérification de relations, la
cohérence de concepts, la cohérence de la base de connaissances. Ces tâches de déduction de base
peuvent être utilisées pour définir des tâches plus complexes :



La recherche permet, étant donné un concept, de trouver les instances de ce concept dans la
base de connaissance.
La réalisation vise, étant donné un individu mentionné dans la base de connaissance, à
trouver le concept le plus spécifique dont l’individu est une instance, en accord avec les
relations de subsomption.
La saturation de la A-Box sert à compléter les informations sur les individus en accord avec
les connaissances de la T-Box (concepts et rôles), c’est-à-dire à inférer des propriétés qui sont
vraies, même si elles n’ont pas été définies explicitement.
D.
Web des données (Linked Data)
Le projet Linked Data vise, comme son nom l’indique, à publier des données structurées non pas en
silos indépendants les uns des autres, mais au contraire en les reliant entre elles pour constituer un
énorme graphe d’informations.
L’augmentation du nombre de sous-projets parties prenantes dans le Web des données est nette
entre juillet 2009 (figure 71) et septembre 2011 (figure 72). Ces sous-projets concernent aussi bien
des médias (BBC, New York Times…), des données géographiques (GeoNames, US Census…), des
publications (CiteSeer, ACM, projet Gutenberg…), des contenus générés par les utilisateurs (Flickr,
Revyu…), des données gouvernementales (NASA, Eurostat, US SEC…), des sources de connaissances à
large échelle (DBpedia, FreeBase, OpenCalais, WordNet, YAGO, OpenCyc…) ou les sciences de la vie
(PubMed, GeneID…). En septembre 2011, l’ensemble représente 31 milliards de triplets RDF reliés
par 504 millions de relations.
C’est là qu’apparaît clairement le grand intérêt du Web sémantique. A partir du moment où une
application établit une référence vers l’URI d’une ressource de l’un des sous-projets, l’application
peut aussi récupérer de nombreuses autres informations sur les autres sous-projets qui lui sont
reliés. Par exemple, le fait de reconnaître une entité nommée de type lieu géographique, puis de lui
associer une URI dans DBpedia, permet ensuite d’avoir automatiquement ses coordonnées
géographiques dans GeoNames.


M1 est le modèle d’une application particulière (ex : modèle du diagramme de classe UML).
M0 est la mise en œuvre d’un modèle M1 dans un cadre concret.
197
Figure 71 : Sous-projets du Linked Data en juillet 2009
Figure 72 : Sous-projets du Linked Data en septembre 2011
198
E.
Représentation de WordNet avec SKOS
WordNet encode 14 types de relations conceptuelles entre synsets. Les relations structurelles
fondamentales sont l’hyponymie / hyperonymie (pour les noms et verbes), traditionnellement
représentée par un prédicat isA, et la méronymie / holonymie (pour les noms), traditionnellement
représentée par un prédicat hasPart. SKOS, avec quelques extensions (la définition des types de
relations) permet de représenter l’information contenue dans WordNet, ainsi que sa correspondance
avec d’autres sources d’informations (comme Wikipédia).
Les lignes suivantes montrent un sous-ensemble d’une telle description. On y voit (après la
déclaration des préfixes d’espaces de noms) que :





La Simple Wikipedia et WordNet 3.0 sont des systèmes de conception.
WordNet a ENTITY#1 comme concept racine.
Le concept KITTEN#1 s’appelle usuellement ‘kitten’ en anglais et ‘chaton’ en français.
L’hyperonyme du concept KITTEN#1 est le concept YOUNG_MAMMAL#1.
Les concepts DOMESTIC_CAT#1 de WordNet et CAT de la Wikipedia sont identiques…
@prefix
@prefix
@prefix
@prefix
@prefix
@prefix
@prefix
skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#>
rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>
dct: <http://purl.org/dc/terms/>
wn: <http://wordnet.princeton.edu/>
wiki: <http://simple.wikipedia.org/>
wiki:simpleWiki rdf:type skos:ConceptScheme;
dct:title "Simple English Wikipedia".
wn:wordNet30 rdf:type skos:ConceptScheme;
dct:title "WordNet 3.0";
skos:hasTopConcept wn:entity#1.
wn:hasPart rdfs:subPropertyOf skos:related.
wn:kitten#1 rdf:type skos:Concept;
skos:inScheme wn:wordNet30;
skos:prefLabel "kitten"@en;
skos:prefLabel "chaton"@fr;
skos:broaderTransitive wn:young_mammal#1;
skos:definition "young domestic cat"@en;
skos:related wn:domestic_cat#1;
skos:example "our cat kittened again this year"@en.
wiki:Cat rdf:type skos:Concept;
skos:inScheme wiki:simpleWiki;
skos:prefLabel "Cat"@en;
199
skos:definition "Cats, also called domestic cats or house cats,
are carnivorous (meat-eating) mammals, of the family Felidae.".
wiki:Cat skos:closeMatch wn:domestic_cat#1.
wn:violin#1 rdf:type skos:Concept;
skos:broaderTransitive wn:stringed_instrument#1;
skos:prefLabel "violin"@en;
skos:altLabel "fiddle"@en;
wn:hasPart wn:string#3;
wn:hasPart wn:fingerboard#3.
F.
Conclusion
Le Web sémantique offre des promesses fortes. Une migration progressive peut être envisagée entre
les formalismes actuellement utilisés et ceux du Web sémantique ; par exemple, les modèles
existants (UML) peuvent être dans une grande mesure transformés automatiquement en ontologies.
Les données en production au format SQL peuvent également être traduites en RDF. Les pages Web
existantes peuvent être progressivement enrichies de métadonnées aux formats du Web sémantique
(en utilisant RDFa par exemple).
Toutefois, l’un des enjeux du Web sémantique est de démontrer sa capacité à s’appliquer à une large
échelle, et pas seulement dans un cadre restreint. Si les technologies du bas de la « pile » sont
éprouvées (Unicode, XML, URI…) ou en train de prendre de l’importance (RDF, RDFS, SPARQL…),
celles du haut de la pile (OWL, raisonneurs, SWRL…) ont des spécifications encore fluctuantes et trop
peu d’implémentations. Par ailleurs, si les bases de données SPARQL permettent maintenant de faire
des requêtes sur des milliards de triplets RDF, la capacité des raisonneurs d’opérer effectivement sur
des grands volumes de données ne nous semble pas encore prouvée.
200
Annexe II. Notions mathématiques
A.
Rappel, précision, F-mesure et exactitude
Pour évaluer la qualité d’extraction des entités nommées, nous utilisons les mesures classiques de
rappel, de précision et de F-mesure. Nous en rappelons ici la définition.
Le rappel correspond à la proportion d’entités nommées correctement trouvées et annotées par
rapport au total d’entités nommées réellement présentes dans le texte. Il est donc sensible aux faux
négatifs (éléments oubliés ou annotés différemment). Le rappel peut également être interprété non
pas comme un ratio mais comme une probabilité : celle qu’une entité nommée sélectionnée
aléatoirement soit correctement annotée. Il est défini comme :
∑
La précision est sensible aux faux positifs (éléments annotés par erreur comme appartenant à une
classe donnée). La précision peut, elle aussi, être interprétée comme une probabilité : celle qu’une
annotation constatée soit juste. Elle est définie comme :
∑
Aussi appelée F-score, la F-mesure est la moyenne (harmonique) de la précision et du rappel.
En général on utilise la F1-mesure :
(
(
)
)
Pour pondérer l’importance accordée à la précision et au rappel, on utilise la F-Beta mesure :
(
)
(
(
)
)
On retrouve relativement fréquemment l’utilisation de cette mesure avec des valeurs de Beta = 0.5
ou Beta = 2. On privilégiera par exemple le rappel dans des tâches où l’on est capable d’effectuer un
tri parmi les réponses proposées mais où la perte d’une réponse potentielle est dommageable.
Enfin, l’exactitude (accuracy en anglais) est le pourcentage des éléments bien classés (des vrais
positifs et des vrais négatifs) par rapport à l’ensemble de la population.
201
B.
Algorithme de regroupement spectral
L’algorithme de regroupement spectral prend en entrée une matrice termes-documents A avec n
documents et m termes ; soit M le nombre d’éléments de A différents de zéro. Le point
intéressant est que l’algorithme exploite le fait que la matrice est creuse pour optimiser les calculs.
Algorithme de l’étape de division
Entrée: Une matrice A de dimension n x m
Sortie: Un arbre avec les lignes de A comme feuilles
(1) Soit
 Rn la somme des lignes de AAT et  
1

.
i
i
(2) Soit R et D des matrices diagonales tels que Ri ,i   i et Di ,i   i .
1
T
1
(3) Calculer le second plus grand vecteur propre v' de Q  DR AA D .
1
(4) Soit v  D v' et trier v de façon à ce que vi  vi 1 .
(5) Trouver la valeur t telle que la coupe
S,T1,
,t
, t1,
,n minimise
la
conductance :
 (S ,T ) 
où
c( S , T )
m i n(
c( S ) ,c(T ) )
c(S,T)
A .A et c(S)  c(S,1,, n)
iS, jT (i) ( j)
(6) Soit AS et AT les sous matrices de A . Répéter les étapes 1 à 5 sur les matrices AS et AT .
Les étapes (2) à (5) proviennent d’un résultat de la théorie spectrale qui indique que la recherche
d’un bipartitionnement revient à la recherche du second plus grand vecteur propre (le vecteur
propre associé à la seconde plus grande valeur propre de la matrice Laplacienne du graphe). Les
autres étapes permettant d’éviter de calculer cette matrice elle-même.
Ensuite l’algorithme de fusion reprend l’arbre généré et regroupe les feuilles de ce dernier pour avoir
un regroupement optimal dans l’arbre.
Algorithme de l’étape de fusion
Entrée: Un arbre avec les lignes de A comme feuilles
Sortie: Un ensemble de regroupement des lignes de A
(1) Pour chaque feuille de l’arbre créé un regroupement Ci
(2) Pour chaque nœud on calcule : g( Cn ) où Cn  Cg Cd et g( C g )+g( Cd )
avec C g et Cd les regroupements optimaux dans l’arbre pour les fils gauche et droite du nœud n.
et
g
étant
( 1 A
i
u,vCi
(u)
une
fonction
.A(v) )   (
A
uCi ,vCi
(u)
évaluant
la
qualité
des
regroupements :
.A(v) ) où A(i ) est la ième ligne de A
(3) Si g( Ci )>g( C g )+g( Cd ) alors les regroupements C g et Cd sont fusionnés sinon on s’arrête
202
Pour l’implémentation de l’algorithme de fusion, nous utilisons une structure permettant de garder
les valeurs de la fonction g ainsi que de ses composantes pour chaque nœud. Les formules suivantes
sont utilisées pour calculer g(
A .A
(u)
uCn,vCn
(v)

Cn
A .A
(u)
uCg,vCg
(v)
) de l’étape (2) :
A .A

(u)
uCd ,vCd
(v)
A .A
2
Ce qui revient à la formule suivante si on note  n 
(u)
uCg ,vCd
A
(u )
uC n ,vC n
(v)
. A( v )
n   g  d  2  d i f f
De la même manière :
1A .A
(u)
u,vCn
(v)

1A(u).A(v)  
1A(u).A(v) 
u,vCg
u,vCd
1A .A
(u)
(v)
uCg,vCd
Ce qui revient à la formule suivante si on note n 
1 A
(u)
.A(v)
u,vCn
n g d  d i ffd i f f
Ainsi le calcul de g est plus efficace et revient au calcul de diff qui correspond à un seul élément pour
deux feuilles.
C.
Les CRF
1.
Présentation
Les CRF sont des modèles graphiques non dirigés ayant pour objectif de définir une distribution de
probabilités sur les annotations (les classes d’entités nommées) étant donnée une observation
(
) un graphe non dirigé (appelé
(la séquence de mots). Ils sont définis comme suit. Soit
graphe d’indépendances) où est l’ensemble des nœuds et l’ensemble des arcs, et et deux
champs aléatoires décrivant respectivement l’observation et son annotation, de sorte que pour
) est un
chaque nœud (pris dans ) il existe une variable aléatoire
dans . On dit que (
champ conditionnel aléatoire si chaque variable aléatoire
respecte la propriété de Markov
suivante :
( |
{
})
( |
(
)
})
C’est-à-dire que chaque variable aléatoire
dépend uniquement de et de ses voisins dans le
graphe d’indépendances. D’après le théorème de Hammersley-Clifford (Hammersley, Clifford, 1971),
cette condition d’indépendance permet d’écrire la probabilité d’une annotation , étant donnée une
) sur tous les sous-graphes
observation , comme un produit de fonctions de potentiel (
complètement connectés (i.e. les cliques) du graphe d’indépendances.
203
( | )
( )
∏
(
)
où :



est l’ensemble des cliques de .
est la configuration prise par les variables aléatoires de la clique dans l’observation .
( ) est un coefficient de normalisation défini comme suit :
( )
∑∏
(
)
Pour les CRF, (Lafferty, McCallum et Pereira, 2001) ont proposé de définir la forme de ces fonctions
de potentiel comme l’exponentielle d’une somme pondérée de fonctions
appelées features (ou
fonctions caractéristiques), les étant les poids associés a chacune de ces caractéristiques :
(
)
(∑
(
))
Les caractéristiques sont des fonctions à valeurs réelles, mais dans la plupart des cas elles sont
simplement des fonctions binaires, valant 1 si un phénomène donné est observé, 0 sinon. C’est à
travers elles que toutes les connaissances du domaine sont intégrées dans le modèle. Ces
caractéristiques prennent en paramètres les valeurs prises par les variables aléatoires de la clique sur
laquelle elles s’appliquent ( ), ainsi que l’ensemble de l’observation x. Par conséquent, la valeur
prise par une variable aléatoire peut dépendre de toute l’observation x. Par exemple, dans le cas de
l’annotation d’une séquence, le choix de l’étiquette associée au dernier élément de la séquence peut
être lié à la valeur du premier élément de cette séquence.
A ces caractéristiques sont associés des poids . Ces poids sont les paramètres du modèle. Ils
permettent d’attacher plus ou moins d’importance à certaines caractéristiques, ou même d’indiquer
que le phénomène caractérisé par une feature ne doit pas se produire (si le poids est négatif).
Un CRF est donc défini par :


Un graphe d’indépendances G.
Un ensemble de caractéristiques
, auxquelles sont associés des poids
.
La probabilité conditionnelle d’une annotation connaissant une observation, telle que définie par un
CRF, s’exprime alors par :
( | )
(
)
(∑ ∑
(
))
où Z(x) se réécrit :
( )
∑
(∑ ∑
(
))
204
Le premier problème associé aux CRF est celui de l’annotation, qui consiste à rechercher l’annotation
la plus probable associée à une observation. Le second problème est celui de l’inférence ou de
l’apprentissage du CRF, qui consiste à estimer les paramètres
qui maximisent la vraisemblance du
modèle par rapport à un échantillon d’observations annotées. Ces paramètres peuvent être appris
en utilisant une méthode classique de maximisation de la log-vraisemblance. Les paramètres
optimaux ne pouvant pas être calculés de façon analytique, des méthodes de descente de gradient
sont utilisées. La plus performante dans ce contexte semble être l’algorithme BFGS à mémoire
limitée (L-BFGS).
Dans la littérature, les CRF ont pour l’instant été utilisés essentiellement dans le cas de l’annotation
de séquences (même si des travaux récents portent sur l’apprentissage sur des structures d’arbres).
Dans ces travaux sur les séquences, le graphe d’indépendances utilisé est une chaîne linéaire du
premier ordre :
Dans ce type de modèle, la probabilité d’une annotation s’exprime comme suit :
( | )
( )
(∑ ∑
(
))
où T est la longueur de la séquence x. Les caractéristiques sont de la forme (
) car les
cliques du graphe d’indépendances sont les paires de nœuds (
). On note ici que, par souci
de simplification, on ne considère que les cliques à deux nœuds dans l’écriture des formules et
algorithmes. En effet, les cliques à un nœud peuvent être traitées de façon similaire.
L’intérêt principal de travailler avec un graphe d’indépendances aussi simple que celui-ci est de
permettre de mettre en œuvre des techniques de programmation dynamique pour un calcul efficace
des deux tâches principales des CRF, que sont (a) la recherche de l’annotation la plus probable et (b)
l’apprentissage des paramètres du modèle. Nous donnons ici un aperçu de ces deux algorithmes.
2.
Recherche de l’annotation la plus probable
La recherche de l’annotation la plus probable consiste à trouver l’annotation y maximisant la
probabilité ( | ), étant donnés une observation x et un CRF dont les paramètres
sont connus.
̂
( | )
(∑ ∑
(
))
205
Il est évidemment impossible de calculer naïvement cette valeur pour toutes les annotations y
possibles. Toutefois, la forme du graphe permet de mettre en place l’algorithme de Viterbi213. Pour
cela, on définit le coefficient ( ) comme étant le « score » (la somme pondérée des
caractéristiques sur toute la séquence) de la meilleure annotation de ... où est annoté par .
Sa formule de récurrence est définie comme suit :
(
)
( )
(∑
(
))
Cette variable permet d’obtenir aisément le score de la meilleure annotation :
∑∑
(
)
(
)
En mémorisant le chemin de Viterbi correspondant, on obtient la meilleure annotation y de
l’observation x.
3.
Apprentissage des paramètres du modèle
La tâche d’apprentissage d’un CRF consiste, étant donné un ensemble d’apprentissage S = {(x(1), y
(1)), ..., (x(N), y(N))}, à trouver les poids Λ qui maximisent la log-vraisemblance du modèle :
∑
(
(
()
|
()
))
( | ) est la probabilité de l’annotation y sachant l’observation x dans le CRF dont les
où
paramètres sont Λ. L’algorithme de maximisation de la log-vraisemblance utilisé étant une descente
de gradient (L-BFGS), LΛ est calculé à chaque étape avec des paramètres Λ différents.
Il est donc nécessaire de calculer cette fonction efficacement. La partie coûteuse de ce calcul est le
coefficient de normalisation Z(x) qui intervient dans la probabilité ( | ). En effet, celui-ci est la
somme des probabilités non normalisées (p(y|x) × Z(x)) pour toutes les annotations possibles de x.
Une méthode de programmation dynamique est donc employée. Pour cela, on définit les coefficients
forward ( ). ( ) est la probabilité non normalisée de toutes les annotations possibles de la
séquence ... où est annoté par . La formule de récurrence de ce coefficient est :
(
)
∑
( )
(∑
(
))
213
L’algorithme de Viterbi est un algorithme de programmation dynamique très utilisé dans le traitement des
séquences à états cachés.
206
En utilisant ce coefficient, on peut calculer Z(x) de la façon suivante :
( )
∑
(
)
Le lecteur trouvera une introduction pratique à l’utilisation des CRF pour annoter des séquences
dans (Truyen, Phung, 2008), qui propose comme étude de cas l’annotation des syntagmes nominaux
dans un texte.
207
Annexe III. Références linguistiques
A.
Liste des rôles thématiques de VerbNet
Nous présentons ici l’ensemble des rôles
1.
Acteur
Acteur est utilisé dans des classes de communication (“chitchat”, “marry”, “meet”) quand les deux
arguments peuvent être considérés comme symétriques, comme dans « Pierre et Marie se
fiancent ».
2.
Agent
Agent est un instigateur actif d’une action ou d’un événement. Agent est généralement un humain
ou un sujet animé ; il peut aussi être utilisé pour désigner un sujet ayant une volonté propre, comme
une force ou une machine.
Pour identifier un rôle Agent, on peut utiliser :


Le test de volonté (« Tom cassa volontairement la tasse » vs. « *Tom se sentit malade
volontairement »).
Le test de promesse (« Tom promit de casser la tasse » vs. « *Tom promit de se sentir
malade »).
3.
Attribut
Attribut de Patient ou de Thème fait référence à une caractéristique de quelque chose qui est en
train de changer, comme dans « le prix du pétrole augmente ». Attribut a une contrainte de sélection
de type scalaire (définie par une quantité, une masse, une longueur, une heure, une température,
etc.).
4.
Bénéficiaire
Bénéficiaire désigne l’entité bénéficiant d’une action, généralement introduite par une proposition
commençant par « pour », comme dans « Marie a créé un jouet pour le bébé » ou « donner quelque
chose à quelqu’un ».
5.
Cause
Cause est surtout utilisé par les classes de verbes psychologiques ou relatifs au corps, comme dans «
les touristes ont admiré les tableaux » ou « cela compte pour moi ».
209
6.
Destination
Destination est le point final ou la direction d’un déplacement (introduit par « vers » ou « sur »…). Il
est utilisé dans des classes telles que “banish”, “send”, “carry”, comme dans « le roi a exilé le
capitaine sur l’île ».
7.
Emplacement
Emplacement est un participant qui exprime une destination, une origine, un endroit, généralement
introduit par un complément circonstanciel de lieu, comme dans « le bateau apparaît à l’horizon ».
8.
Étendue
Le rôle Étendue est utilisé pour spécifier l’intervalle ou le degré de changement, comme dans « le
prix du pétrole augmente de 10 % ».
9.
Expérimentateur
Expérimentateur est un participant caractérisé par le fait d’avoir conscience de quelque chose ou
d’expérimenter quelque chose, comme dans « Pierre souffre ». Plusieurs verbes psychologiques ou
d’émotion ont un Expérimentateur pour sujet (aimer, admirer…) ou pour objet (amuser, perturber…).
10.
Moment
Moment est un rôle spécifique à la classe “begin” pour exprimer un horaire, comme dans « la
réunion commence à 16 heures », « Pierre arrive dans 3 jours ».
11.
Instrument
Instrument est un objet ou une force physique qui provoque un changement dans quelque chose,
généralement par contact direct, comme dans « il toucha la balle avec la raquette ».
12.
Matériau
Matériau est le point de départ d’une transformation, utilisé par exemple dans “build”, comme dans
« Marie a sculpté une jolie statuette avec le bout de bois ».
13.
Montant
Montant est utilisé pour représenter une valeur, une somme d’argent ou l’équivalent (par exemple
dans les classes “build”, “get”, “obtain”), comme dans « ils lui ont facturé 10 € ».
14.
Objectif
Objectif est le participant vers lequel le mouvement a lieu, comme par exemple dans « les martiens
rentrent à la maison ».
15.
Patient
Patient est un participant soumis à un processus ou affecté par une action. L’emphase est mise sur le
changement d’état. Le Patient peut être sujet (« la glace a fondu ») ou objet du verbe (« il chauffa
210
l’eau »). Patient1 et Patient2 sont aussi utilisés en cas de rôles symétriques (« la crème et l’œuf se
mélangèrent »).
Pour déterminer un rôle Patient, un test possible est « qu’est-ce qui est arrivé à X ? ».
16.
Prédicat
Prédicat est la partie de l’énoncé qui exprime ce qui est dit à propos du Thème, comme dans « il se
vante d’être l’homme le plus fort du monde ».
17.
Produit
Produit est le résultat final d’une transformation, comme dans « David a construit une maison ».
18.
Récipient
Récipient est un participant qui est la destination du transfert d’une entité concrète ou abstraite,
comme dans « Jean a passé le sel à Marie ». Ce rôle autorise toujours une contrainte de sélection de
type Animé et parfois Organisation. On remarquera que la frontière avec le Bénéficiaire semble floue.
19.
Source
Source est le point de départ du mouvement, généralement introduit par une préposition (« les
martiens viennent d’une autre planète »).
20.
Stimulus
Stimulus est l’événement ou l’objet qui provoque une réaction chez un Expérimentateur, comme
dans « l’orage effraya les enfants ». Ce rôle n’impose généralement pas de contrainte de sélection.
21.
Thème
Thème est un participant qui est localisé dans un endroit ou qui se déplace d’un endroit à l’autre.
L’emphase est mise sur la localisation ou la possession. (« Jean donne un ballon », « Marie
marche »…)
Thème1 et Thème2 peuvent être utilisés en cas de rôles symétriques, comme dans « Jean échange le
livre pour une revue ».
22.
Topique
Topique est le rôle utilisé par les verbes de communication pour exprimer le thème ou le sujet d’une
conversation ou d’un transfert de message, comme dans « Pierre a mis en garde Marie contre les
effets de la colère ».
211
Index
.NET, 27
acquisition de connaissances, 136
algorithme de Lesk, 159
analyse de sentiments, 61, 115, 141
anaphore, 122
Antelope, 3, 19
apprentissage automatique, 90
Conditional Random Fields, 93, 203
BalkaNet, 54
cloud computing, 38
ConceptNet, 86
contenu informationnel, 51
coréférence, 122
corpus SemCor, 52
CYC, 84
DBpedia, 45
décidabilité, 194
désambiguïsation, 154, 172
désambiguïsation lexicale, 158
désambiguïsation syntaxique, 159
Dicovalence, 56
encodage, 42
EuroWordNet, 54
expressions multi-mots, 38, 162
eXtended WordNet, 55
extraction d’information, 89, 132
extraction de relations, 105
FrameNet, 83
FreeBase, 45
GATE, 33
graphe conceptuel, 18
heuristique, 65
holonymie, 50
hyperonymie, 46
hyponymie, 46
injection de dépendances, 39
interface syntaxe-sémantique, 164
inversion de contrôle, 39
Lefff, 56
lexémisation, 12
lexie, 8
lexique sémantique, 41
lexique-grammaire, 56
LingPipe, 34
LinguaStream, 34
Link Grammar Parser, 30
Linked Data, 197
logiques de description, 193
matrice creuse, 125
matrice termes-documents, 125
méronymie, 50
mesure de similarité, 80
métaphore, 73
métonymie, 73
mot grammatical, 11
moteur de recherche, 10
multilinguisme, 24
multithreading, 29
nom déverbatif, 82
NomLex, 82
norme, 2
ontologie, 42
SUMO, 62
YAGO, 45
OpenCalais, 93
OpenNLP, 33
OWL, 192
OWL DL, 194
OWL Full, 195
OWL Lite, 194
polysémie régulière, 72
PrepLex, 83
Princeton WordNet, 46
programmation par interfaces, 28
PROLOG, 107
raisonneurs, 197
RDF, 189
RDF/XML, 189
triplet, 189
RDFS, 191
regroupement, 125
regroupement spectral, 127, 129, 202
relation lexicale, 48
relation sémantique, 47
représentation du sens, 9
RIF (Rule Interchange Format), 192
rôle sémantique, 111, 209
rôle thématique, 57, 110
segmentation, 37, 157
Simple Wikipedia, 21
213
SKOS, 192
SPARQL, 192
standard, 2
Stanford NER, 98
SWRL, 192
synset, 46
tableau de bord, 146
taxonomie, 42
templating, 37
test unitaire, 28
TF-IDF, 12
The Preposition Project, 83
théorie sens-texte, 14
thésaurus Roget, 43
UIMA, 35, 132
Unicode, 43
UNL, 34
vecteur termes-fréquences, 12
veille économique, 134
VerbAction, 82
VerbNet, 56
vocable, 8
Web sémantique, 187
WOLF, 55
WordNet Domains, 60
WordNet Gloss Corpus, 56
214
Was this manual useful for you? yes no
Thank you for your participation!

* Your assessment is very important for improving the work of artificial intelligence, which forms the content of this project

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