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Auteur(s)
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Cécile FABRE : Maître de conférences, université de Toulouse-Le Mirail, équipe de recherche en Syntaxe et Sémantique (UMR 5610)
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Lire l’articleINTRODUCTION
De plus en plus nombreux et de plus en plus facilement accessibles, les documents sous forme électronique constituent une ressource d’informations majeure et suscitent le développement d’applications nouvelles. À l’origine, le traitement automatique des langues (TAL) se fixait pour objectifs la compréhension du langage naturel et la traduction automatique, et visait un dialogue optimal entre l’homme et la machine. Aujourd’hui, l’apparition de nouveaux besoins en traitement de la langue a simultanément augmenté les perspectives applicatives de cette discipline et réduit dans l’immédiat ses ambitions. L’exploitation des textes tout-venant, qu’il s’agisse par exemple des documents produits dans les entreprises ou de l’ensemble des textes transitant sur Internet, est devenue un enjeu majeur de ce domaine. Aux objectifs traditionnels du TAL – traduction et génération automatique de textes, interrogation de bases de données en langage naturel – s’ajoutent ainsi de nouvelles applications qui alimentent le champ plus vaste de l’ingénierie linguistique. Elles sont liées en particulier à la profusion des documents électroniques transitant sur les réseaux : l’usager a besoin de l’aide de l’ordinateur pour les sélectionner, les classer, y repérer l’information qui l’intéresse, les synthétiser, les structurer, etc. Des techniques de traitement des données textuelles ont ainsi fait leur apparition. Elles s’imposent peu à peu comme des composantes spécifiques dans un certain nombre de logiciels commerciaux et prennent place dans notre environnement de travail professionnel sous forme de traducteurs, correcteurs orthographiques et grammaticaux, moteurs de recherche, outils de veille scientifique et d’aide à la décision. L’information stratégique est de nature essentiellement textuelle. Cet article fait le point sur les techniques linguistiques mises en œuvre pour faciliter l’accès à cette information.
Dans ce contexte qui voit l’explosion des échanges de données écrites sous forme électronique, l’accent est mis sur le traitement de l’écrit.
D’autres aspects de ce domaine, comme la reconnaissance et la synthèse de la parole ou la consultation de bases de données non textuelles, ne seront pas décrits ici mais font l’objet de développements dans d’autres articles de ce traité (Reconnaissance de la parole et dialogue oral homme-machine [H 3 728], Systèmes à base de connaissance [H 3 740], Synthèse de la parole à partir du texte [H 1 960], Bases de données géographiques .
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VERSIONS
- Version courante de mai 2012 par Cécile FABRE
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Techniques2. Principales applications
Parmi la multitude d’applications qui requièrent une expertise linguistique, on peut dégager deux grandes familles de traitements. La première concerne la gestion documentaire, dont relèvent trois des applications décrites ici. La recherche d’informations est l’application la plus familière à chacun d’entre nous, puisqu’il s’agit de localiser des documents pertinents dans une base de données textuelles. Ce sont ces techniques que nous utilisons lors de la consultation d’Internet. Les deux autres applications (extraction d’informations et acquisition terminologique) visent à extraire des éléments textuels particuliers, pour en faciliter l’accès et permettre leur manipulation hors de leur contexte textuel d’origine. La deuxième famille de systèmes regroupe des applications plus traditionnelles du TAL : la correction, le résumé et la traduction automatiques de documents.
2.1 Recherche d’informations
2.1.1 Objectifs et problématique
Un système de recherche d’informations (information retrieval ) permet à un utilisateur de localiser les documents qui l’intéressent au sein d’une base de données textuelles. Il « répond » à la requête qui lui est adressée en soumettant une liste de documents classés par ordre décroissant de pertinence. Pour juger du niveau de pertinence d’un texte, il s’agit donc de décider si son contenu est proche de celui de la requête. La recherche s’effectue automatiquement en deux temps (figure 1). La phase d’indexation consiste à générer une représentation simplifiée de la base de textes et de la requête sous la forme d’une liste d’index. Cette liste d’index est destinée à synthétiser le contenu de chaque texte.
La phase d’appariement consiste ensuite à rapprocher ces descriptions afin de repérer les textes dont la liste d’index est proche de celle de la requête, en utilisant une mesure de similarité. C’est sur la base de ce mécanisme, défini depuis longtemps par l’informatique documentaire, que des techniques de TAL peuvent être mises en œuvre pour améliorer les performances des systèmes de recherche. Elles...
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