Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La masse des informations textuelles disponibles, notamment sur le Web, nécessite un traitement automatique pour une analyse pertinente de ces données. La veille, technologique ou économique, consiste à rechercher, traiter et diffuser des renseignements utiles à l’entreprise. Toutes les méthodes de veille appliquées aux données textuelles utilisent des systèmes de traitement automatique des langues, dit TAL, et de fouille de textes. Pour rendre ces outils plus efficaces, l’utilisation de connaissances du domaine telles que des classifications conceptuelles se révèle essentielle.
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The mass of available textual information, notably on the Web, requires automatic processing for the accurate analysis of such data. The technological or economic watch consists in searching, processing and diffusing useful information for companies. All watch methods applied to textual data use automatic language processing (ALP) and text mining. The use of knowledge from this domain such as conceptual classification is essential in order to optimize these tools.
Auteur(s)
-
Mathieu ROCHE : Maître de conférences à l’université de Montpellier-2Laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier (LIRMM)
INTRODUCTION
La masse des informations textuelles disponibles, notamment sur le Web, nécessite un traitement automatique pour une analyse pertinente de ces données. Cela s’avère particulièrement utile pour découvrir les informations stratégiques afin d’anticiper et de prendre des décisions sur les environnements socio-économiques. On utilise alors le terme de veille technologique pour l’étude de l’évolution des données techniques et scientifiques (articles scientifiques, brevets technologiques, etc.). Un domaine de veille en développement croissant concerne la veille économique (ou intelligence économique). Elle consiste à rechercher, traiter et diffuser des renseignements utiles à l’entreprise. La veille économique comprend notamment la veille à la concurrence et au marché. L’ensemble de ces méthodes de veille appliquées aux données textuelles utilise des systèmes de TAL (traitement automatique des langues) et de fouille de textes décrits ici. Pour rendre ces outils plus efficaces, l’utilisation de connaissances du domaine telles que des classifications conceptuelles se révèle essentielle. Nous verrons en particulier de quelle manière les ressources du Web peuvent aider à la construction automatique ou semi-automatique de classifications conceptuelles.
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Motivations de l’utilisation des classifications conceptuelles
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4. Conclusion
Différentes approches afin de construire des classifications conceptuelles à partir de corpus issus du Web ont été présentées. Pour effectuer une telle tâche, il est nécessaire d’appliquer un processus global de fouille de textes. Dans ce processus, deux étapes essentielles ont été mises en relief. La première phase du processus global de fouille de textes qui a été décrite concerne l’acquisition du corpus à partir du Web. Une telle approche n’est pas toujours aisée, en particulier dans le cas où l’objectif est de construire une classification conceptuelle spécifique. Cela nécessite alors l’acquisition de corpus spécialisés. Après cette première phase, des étapes de normalisation des textes et d’extraction de la terminologie (processus décrit dans ) doivent être appliquées. La phase suivante consiste à mettre en place des méthodes et algorithmes pour proposer des classes conceptuelles à l’utilisateur. Nous avons présenté une description précise des méthodes mixtes (statistiques et linguistiques) ainsi que des approches intégralement statistiques pour la construction de ces classes sémantiques.
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - WATRIN (P.) - Extraction d’information et lexique-grammaire de spécialité. - Actes du 23e Colloque international « Grammaires et lexiques comparés » (2004).
-
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-
(3) - FAURE (D.) - Conception de méthode d’apprentissage symbolique et automatique pour l’acquisition de cadres de sous-catégorisation de verbes et de connaissances sémantiques à partir de textes : le système ASIUM. - Thèse de doctorat, université Paris-Sud (2000).
-
(4) - NÉDELLEC (C.), NAZARENKO (A.) - Application de l’apprentissage à la recherche et à l’extraction d’information – Un exemple, le projet Caderige : identification d’interactions géniques. - Actes de la Journée thématique Exploration de données issues d’Internet (2001).
-
(5) - AZÉ (J.), ROCHE (M.) - Une...
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