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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Du corpus à la classification conceptuelle
En anglais
1. Motivations de l’utilisation des classifications conceptuelles
1.1 Extraction d’information dans les textes
Une des tâches typiquement utilisées dans le cadre de la veille économique consiste à extraire des informations à partir de textes. Cela permet de remplir automatiquement des formulaires utiles pour les synthétiser. Des applications évidentes peuvent être menées à partir de dépêches d’actualité économique, politique, culturelle, etc. L’exemple ci-après illustre une dépêche économique à laquelle le formulaire FormEco est associé.
L’Europe donne son feu vert au rachat de Materis par Wendel. Annoncé début janvier, le rachat par Wendel Investissement de Materis appartenant à LBO France s’élève à 1,01 milliard d’euros. Une transaction qui valorise Materis à environ 2 MdE. Si Wendel Investissement et Materis ne sont pas présentes sur les mêmes marchés, Materis achète certains services fournis par le Bureau Veritas qui appartient à Wendel. Bureau Veritas s’occupe du contrôle et de la certification de produits, de procédés et de projets.
31/03/2006
Pour extraire des informations et remplir le formulaire FormEco à partir d’une dépêche d’actualité, nous pouvons utiliser des patrons d’extraction tels que celui-ci :
Le rachat par <acquéreur> de <objet> appartenant à <vendeur> s’élève à <montant> (1)
Ainsi, le patron (1) permet de remplir le formulaire FormEco :
Des exemples de patrons d’extraction issus du domaine économique qui peuvent se révéler extrêmement complexes en raison de la subtilité du langage naturel sont donnés dans . Certains outils n’utilisent pas directement des patrons d’extraction. En effet, la méthode d’extraction d’informations comporte en général les étapes suivantes :
-
analyser les textes (analyse lexicale et syntaxique) ;
-
extraire des éléments...
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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).
-
(2) - KODRATOFF (Y.) - Induction extensionnelle : définition et application d’acquisition de concepts à partir de textes. - Revue RNTI E2, numéro spécial EGC’04, 247-252 (2004).
-
(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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