Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Souvent, les humains doivent lire des documents dont les contenus sont complexes et longs à assimiler. L’objectif d’un résumé est de réduire la quantité d’effort nécessaire à l’acquisition des connaissances contenues dans un document. Un résumé peut être défini comme une représentation condensée, intelligible par un humain et non critique du contenu d’un autre document. La génération automatique de résumé (GAR) est utilisée pour répondre à ce besoin, et également plus largement pour synthétiser plusieurs textes. Elle s’applique également à des documents dans d’autres formats que le texte : les images, les sons et les vidéos.
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Human beings often have to read documents whose content is complex and long to assimilate. The aim of a summary is to reduce the quantity of necessary efforts in order to assimilate the knowledge contained within a document. A summary can be defined as a representation which is condensed, understandable by human beings and not critical of the content of another document. The automatic summary generation is used to meet such needs and more generally to synthesize several texts. It also applies to documents with different formats such as images, sounds and videos.
Auteur(s)
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Jean-Yves DELORT : Maître de conférences à l’université de Montpellier-2 , laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier (LIRMM)
INTRODUCTION
Pour satisfaire leurs besoins en information ou acquérir des connaissances, les humains doivent souvent lire des documents dont les contenus sont complexes et longs à assimiler. L’objectif d’un résumé est de réduire la quantité d’effort nécessaire à l’acquisition des connaissances contenues dans un document. Un résumé peut être défini comme une représentation condensée, intelligible par un humain et non critique du contenu d’un autre document :
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représentation condensée : un résumé permet de se faire rapidement une idée du contenu du document initial ;
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intelligible par un humain : un résumé permet de diminuer les efforts nécessaires à un humain pour acquérir les connaissances contenues dans un document. L’humain est l’utilisateur direct d’un résumé. De ce fait, un résumé diffère d’une indexation ou d’une représentation servant à l’extraction ou au raisonnement à partir de connaissances ;
-
non critique : un résumé ne contient pas de commentaires ou de points de vue sur le document initial.
Nous démontrons ici l’intérêt de la génération automatique de résumé de documents avant d’analyser le problème et enfin de donner les principales solutions actuellement utilisées. Nous nous intéressons aux principales applications et aux concepts de la génération automatique de résumé (GAR). Après avoir expliqué le principe de la GAR, nous exposons les différents types d’améliorations qui peuvent être apportées. Les problématiques et les méthodes utilisées pour la GAR peuvent s’appliquer à la synthèse de plusieurs textes. Enfin, nous détaillons les problématiques et les méthodes de GAR de documents dans d’autres formats que le texte : les images, les sons et les vidéos.
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Résumé de documents non textuels
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5. Génération de multirésumés textuels
Un multirésumé est la synthèse d’une collection de documents. Généralement, les utilisateurs de multirésumés sont intéressés par deux types de synthèse : la synthèse thématique et la synthèse temporelle. Un multirésumé thématique (§ 5.1) met en valeur des informations communes à plusieurs documents différents tandis qu’un multirésumé temporel (§ 5.2) tient compte des relations temporelles entre les documents.
5.1 Multirésumé thématique
Le premier problème des méthodes de génération automatique de multirésumé thématique est d’identifier des points communs entre des documents ou des idées dominantes. Pour y parvenir, ces méthodes utilisent des algorithmes d’apprentissage non supervisés. Ceux-ci permettent d’identifier des classes de phrases exprimant une ou plusieurs idées communes. Le second problème est de déterminer quelles classes contiennent les idées dominantes ou les plus caractéristiques de la collection. Une heuristique courante est de considérer que les classes ayant le plus grand nombre d’éléments sont les plus importantes. Enfin, le dernier problème est celui de la sélection des phrases dans les classes importantes. C’est la phrase la plus proche du centre de la classe (le centroid) qui est généralement choisie. En effet, cette phrase est la mieux placée pour représenter toutes les autres (figure 8). Au moment de l’assemblage des phrases, on doit toujours faire face au même problème que pour le résumé : manque de cohésion, manque de cohérence et ressemblance des phrases choisies.
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Génération de multirésumés textuels
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - * - Start, Natural Language Question Answering System. http://start.csail.mit.edu
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(2) - ZHANG (Y.), ZINCIR-HEYWOOD (N.), MILIOS (E.) - World wide web site summarization - . Web Intelligence and Agent Systems, 2, no 1, 39-53 (2004).
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(3) - RADEV (D.R.), OTTERBACHER (J.), WINKEL (A.), BLAIR-GOLDENSOHN (S.) - NewsInEssence: summarizing online news topics - . Communications of the ACM, 48 (10), 95-98 (2005).
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(4) - BARD (S.) - Méthodes d’évaluation de la qualité de données géographiques généralisées - . Thèse de doctorat, université Paris-6 (2004).
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(5) - PASSONNEAU (R.), KUKICH (K.), HATZIVASSILOGLOU (V.), LEFKOWITZ (L.), JING (H.) - Generating summaries of work flow diagrams - . Proceedings of the International Conference on Natural Language Processing and Industrial Applications, 204-210, New Brunswick, Canada (1996).
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